用「一条prompt月赚百万美元」定义AGI:开发者谈eval与训练数据之别
JoshPurtell · x · 2026-11-02
开发者 Josh Purtell 在讨论 evals 与训练数据的区别时,给出了他个人的 AGI 判据:「理想的 eval 就是一个单一阈值、单一任务——我的 AGI 测试是,系统能否仅凭每月一条 prompt 每年为我赚 100 万美元利润」。他强调该系统无需为此目标专门训练,只要能做到就算 AGI。
他认为厘清 eval 与训练数据的区别并非为了互相批评,而是为了教会 AI 同时把两类东西做得更好。
所属事件:前评测开发者系统阐述训练数据与评测数据不能混用(17 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 把 Agent 投入真实后台业务后坏掉的三件事：超时、审核队列与凭证 — TapNorth0888 · 2026-11-02
- 实测压缩阈值省 16-23% 成本:GLM 5.3 价格仅 Grok 4.7 的 1/30 — yb2698 · 2026-11-02
- Codex 疑似送重置额度就触发容量报错，用户连番碰壁 — CtrlAltDwayne · 2026-11-02
- Agent 操刀 Final Cut Pro，自动剪完一支音乐视频 — ZeroStateReflex · 2026-11-02
- 8人团队AI写码后审查形同虚设，三个漏网bug引发反思 — stfufeedmenuggets · 2026-11-02
- Zed CEO 晒用 Codex 做的派对平台跳跃游戏 SLAG，支持 1-8 人 — zeeg · 2026-11-02