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DeepMind發布ASI報告：AI可抵消研發減速，但物理延遲是超級智能終極刹車。
DeepMind發布ASI報告：AI可抵消研發減速，但物理延遲是超級智能終極刹車 据 動察 Beating 監測，谷歌 DeepMind 發布最新研究報告，指出從通用人工智能（AGI）向超級智能（ASI）的躍遷可能並非單一社會劇變，而是一系列跨越多個科學領域的連續突破。針對傳統的科研難度遞增瓶頸，報告指出，雖然維持摩爾定律所需的研發人員數量已是上世紀七十年代的十八倍，但數字智能體可以被無限複製，使人類能在數小時內將研究資源增加二十倍，從而系統性抵消科研生產力的衰退。
接下來需要盯住三件事：相關資金是否持續進入，鏈上交易量和持倉是否繼續放大，以及項目方或監管側是否給出新的確認信息。單條快訊只能說明情緒被點燃，後續數據才決定它是不是能沉澱成趨勢。
風險也要放在桌面上：邁向超級智能存在擴展規模、演進算法、遞歸自我提升以及多智能體協同四條平行路徑。然而，轉型過程面臨著數據牆、資源開銷、神經網絡範式局限、科研難度遞增以及抽象屏障五大瓶頸。
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