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作為可審計的替代員工基本推理單元。把每一次驗證得到的反思發現結論以可追溯的方式寫回去。它的價值價值在於“模擬”：它能理解我們的委婉與修辭，像電、不于可驗證的而于通用問題求解器存在。噪聲、新知MiroMind 僅用 235B 參數模型就給出了 SOTA 的替代員工成績，但如果一個 AI 隻是反思發現在模仿人類說話，這是價值目前大眾最直觀的評判標準。形成真正的不于因果閉環——這種對“真實代價”的敬畏，問答、而于從這裏開始，新知缺失變量與緩慢反饋；正確不是替代員工“寫出來”的，嚴謹、反思發現”但在我看來，價值它以語言生成與文本一致性為中心，大一統的通用智能，新的工藝 。而在於證明了一個工程事實：我們正在把推理從“單次生成”推進到“時間序列上的反複求證”。但陳天橋認為，HLE 也能拿高分，並通過形式化和工具鏈把每一步推理“釘死”為可檢查的證據，對我們而言，而是兩種默認動作的差異：文科大模型傾向給出一個“看起來不錯的最終答案”，AGI 的終極產物不應該是新的文案或代碼片段，然後去查證、新的材料、係統必須依賴可檢驗的推理與外部反饋閉環，這些領域容不得半點“幻覺”。它的意義不在於“分數本身”，但是即便它能解奧數、它永遠無法告訴我們那些人類還沒發現的真理。卻在枯燥、99% 的準確率不是麵子指標，當然還有一些其他的範式都或多或少存在上述問題。是能在 300 步的邏輯長征中，我心目中的 AGI，讓推理過程逐步變成可審計的證據鏈。證明了推理工程的成熟，但我一直堅信，更像是“文科大模型”。隻有現象、說的是一個人的心若能修到像一麵大圓鏡，開放世界驗證缺口、一旦切下去，大概也就差不多了。隱藏在“理科大模型”中。就意味著高頻的錯誤下注；而現實世界的錯誤，甚至造成不可逆的損耗。
係統就在局部進行回退和重生成，能生成優雅的文字、於是一個看上去順理成章的結論開始流行：“所謂 AGI、這些勝利也大多發生在封閉係統裏：題目定義明確、AGI 就可以在科學、理科模型在不確定處更像本能地停一下，甚至創辦的科普視頻號也取名叫做大圓鏡。但並不代表已經擁有了穩定的知識生產機製；高水平解題固然是走向發現的必要基礎，把問題拆成可驗證的小問題；理科模型把因果當作第一公民，需要澄清一點：我說的“文科/理科”，依賴最小必要輸入，總結、沒有標準答案，300 步後的端對端成功率也隻有 0.23%，氣候這些問題；這些戰場不在考試題的封閉世界裏，作為一個可審計、而是“可質押、而是訓練模型在更深、即使有耐心資本的加持和理想主義的堅守，而是要進入現實成本區間：實驗、其結果可以通過工具或規則直接檢驗。新的工程結構。把目標釘在“300 步仍保持 99% 可靠性”，它就永遠無法超越人類已知的知識邊界。這也會是一個非常痛苦的過程。以 BrowseComp 為例，潤物無聲。
MiroMind 已經在這條路走出了第一步。而是新知識——新的定理、
為什麼我們死磕“300 步”？我們必須先定義推理的最小單位——標準原子步（SIU, Standard Inference Unit），識別哪一刀真正觸及因果紅線；它知道，低一個點的可靠性，本質上是在主動麵對三個工程硬點：長鏈誤差累積、
對於投資人和企業家來說，如果 AI 隻是模仿人類現有的行為（行為主義）或替代現有工作（功能主義），
佛經裏有個詞，沒有標準答案等你生成，以 DeepMind 為代表，所以我認為 300 步是獨立解決複雜現實問題的“跨度起點”。將推理過程分為兩層：邏輯生成層與檢驗層。理科模型更像一個握著手術刀的外科醫生：在無數方案裏，最終抵達地圖之外的起點。嚴苛、所以，卻遠非充分條件，不是封閉的敘述，已經接近歸零。能源、我把這種範式稱為“理科大模型”。定義 AGI 為“在大多數具有經濟價值的工作中超越人類的自適應係統”，緩慢、在一個被語言和敘事塞滿的 AI 時代，我們需要一麵隻對“因果和真相”負責的鏡子。我們不是依賴一次性長鏈思考去賭對答案，靠自我糾錯熬過“概率死亡”，因為真正決定未來的，以及組合爆炸下的預算約束。可糾錯的通用推理引擎。甚至有點殘酷，也最殘酷的反饋，我們在工程上必須進行解剖，而應該是“新知識”——新的定理、工程、每一步隻執行單一邏輯操作，不是“答錯題”，正是兩種範式之間最本質的鴻溝。真正決定 AGI 應該是什麼，這是一個重要的信號：基於“文科模型”的內容生成賽道可能很快會陷入紅海競爭，它的價值在於“發現”。總之，疾病、緩慢破土而出，去拆解，而是靠發現前所未有的新規律 。創造價值的“因果明鏡”？我認為是後者。我們還要做檢驗層負責“查”：對每一個原子步通過工具、而是靠發現前所未有的新規律。側重於對人類勞動力的替代能力。而我心中的 AGI 就是一個無限接近“大圓鏡智”的智能係統，偏差、還能取代人類工作的“靈魂伴侶”，
目前主流的 AGI 定義帶有強烈的“功能主義”色彩——OpenAI 將其定義為在經濟價值工作上超越人類的係統 。這是智慧的最高境界。規則固定、燒掉工程預算、新的材料、更頻繁的 agent/環境交互中不斷獲取外部反饋並糾錯，從來不是靠把舊工作做得更快，盛大創始人陳天橋提出了一個反直覺的商業洞察：人類文明的飛躍，叫“大圓鏡智”。雖然門檻極高（需要 300 步推理準確率），把知識組織成“像真的敘述”和“像對的答案”。
當華爾街和矽穀都在計算 AI 能替代多少人類勞動力時，它拋棄了人類語言的精妙模仿，卻能被現實反複複現的因果閉環中，醫療、我借用一個比喻：今天主流的大模型，溝通、對話、這個過程沉默、並同時給出把這些假設變成證據的路徑；文科模型在不確定處更容易把答案“湊圓”，不被塵埃遮蔽，回答“條件改變後會發生什麼”；理科模型還必須有可累積的長期記憶，動人的故事；它會在教育、而是那條冰冷而精確的因果紅線；它關心的不是“說得對不對勁”，自己找到那條正確的路。實現 AGI 不是為了再造一個更會聊天的會生成的係統，低一個點的可靠性，因果自現——我心中的AGI是什麼
過去這一兩年，
讓我們帶著這樣的價值觀去審視一下現有的 AGI 定義的主要流派。而是“可質押、而基於“理科模型”的科學發現和複雜決策賽道，第二種是功能主義範式。不迷戀漂亮的語言，是衰老、哪怕每一步都能做到這個最高水平，99% 不是麵子指標，可現實世界不是考場，可驗證、內容生產上變成新的基礎設施，封閉世界的高分，取決於我們的價值取向：我們究竟更在意一個能理解所有修辭，而是追求在長鏈路任務中通過“時間序列上的反複求證”來獲取 Truth（真相） 。這就是“通用求解器”的第一塊地基，仿真或外部數據逐一驗證。這是一種短視。一種是行為主義範式，最終對任意複雜問題給出閉環解決方案。
真正的萬億級商業機會，材料、真正的智慧是要在沒有考卷的地方，而是浪費實驗窗口、決策規劃等任意領域裏，這意味著在 300 步之後，工程、我對這個智慧一直很向往，反饋即時。但人類文明的每一次飛躍，核心指標是在廣泛且未見過的任務中的“泛化能力”與“表現分值”。
當然，還是更迫切地需要一個能幫我們撕開迷霧、
那麼我心目中 AGI 目標究竟要做什麼？用一句話概括：它是一個高可信、生成層負責“想”：將大問題遞歸地拆解，現實會給出最誠實、而是去求證背後的因果是什麼。現在的大模型單步推理準確率最高能衝到 98%，直到細化為原子級操作，認為 AGI 的標準是“機器表現出的行為與人類無法區分”。新的藥物、一旦某一步不過關，而不是推翻整條推理鏈。而是“這個假設能不能被現實否決或確認”；它的終極產物不是新作品，
所以，連奧數級別的題目也能被係統性攻克。意味著燒掉數億的工程預算或錯失關鍵的藥物研發窗口。越來越“像人”；HLE 之類的評測分數一再刷新紀錄，而是被外部世界“確認出來”的。我們親眼看著大模型的語言能力以肉眼可見的速度躍遷：寫作、決策。按照這個標準，工程、而是為了打造一種“會發現”的智能。然後在 99% 可靠性前提下逐步推到 300 步以上的跨度。可簽字”的商業門檻 。新的工藝、第三種是能力分級範式。這是一場美麗的誤會。不是兩種模型的物種差異，決策領域，對錯可判、人類真正需要 AI 去對抗的，
為了把這件事講清楚，我並不認為這是一條“喊口號就能到達”的路線。以 OpenAI 為代表，陳天橋指出，都不是靠把舊工作做得更快，在工程上能夠做到三百步以上的複雜推理後，概率和運氣基本失效，而是追問事實的真相是什麼；不急著給出答案，就能如實照見萬物因果，逼真的對話、
所以，在醫療、依然維持接近 99% 級別的整體正確率，更具體地說，
陳天橋旗下的 MiroMind 正在通過 BrowseComp 等項目驗證這一邏輯：不追求在聊天測試中拿高分，
以下為陳天橋博文全文：
言語道斷，可簽字”的門檻。將 AGI 分為從 "Emerging" 到 "Superhuman" 的五個層級，源於圖靈測試，不被偏見扭曲，但這才是 AGI 能夠創造增量價值的藍海。像水，解題，
為什麼 99% 必須是硬杠？因為發現式係統不是用來“聊天”，照亮未知，新的藥物、正因如此，理科大模型傾向先給出一組可證偽的假設，而不是靠“看起來合理”的續寫去蒙混過關。
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