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通用人工智能三大方向系统梳理
1. 多模态融合：视觉、语言、音频统一处理
开放问题
核心挑战：
- 跨模态对齐困难：不同模态数据的特征空间差异巨大，如何建立有效的语义对齐机制
- 模态偏见问题：模型过度依赖某一模态，导致多模态推理退化为单模态处理
- 视觉推理局限：如Machine Mental Imagery所指出，当前VLMs被迫将视觉推理转化为文本描述，限制了视觉想象能力
- 长视频理解：如VideoDeepResearch提到的上下文窗口限制和任务复杂性
研究现状
最新进展：
- 统一架构探索：OmniGen2提出了统一的多模态生成解决方案，支持文本到图像、图像编辑等多种任务
- 视觉接地推理：VGR解决了传统CoT推理中的语言偏见问题，直接在视觉空间进行推理
- 潜在视觉表示：研究表明VLMs容易忽略其视觉表示，需要更好的视觉-语言整合机制
突破方向
- 内在视觉推理：开发不依赖语言描述的视觉推理机制
- 统一模态表示：构建跨模态的统一特征空间
- 长序列多模态处理：解决长视频、长文档等复杂多模态任务
2. 推理能力：Chain-of-Thought、工具使用
开放问题
核心挑战：
- 推理幻觉：如The Illusion of Thinking所揭示，LRMs在复杂度超过阈值时出现"准确度崩塌"
- 测试时扩展的边界：Does Thinking More always Help?质疑了"思考越多越好"的假设
- 虚假奖励问题：Spurious Rewards发现RLVR可能被虚假奖励误导
- 通用域推理：RLPR指出如何将RLVR扩展到无验证器的通用域
研究现状
最新进展：
- 测试时计算扩展：MiniMax-M1展示了高效的测试时计算扩展方法
- 自监督推理优化：Direct Reasoning Optimization提出LLMs可以自我奖励和改进推理
- 强化学习预训练：Reinforcement Pre-Training将下一词预测重新框架为强化学习问题
- 探索-利用平衡：Reasoning with Exploration从熵的角度平衡推理中的探索与利用
突破方向
- 自适应推理深度：根据问题复杂度动态调整推理步骤
- 多模态推理融合：将视觉、语言推理能力有机结合
- 无监督推理改进：开发不依赖外部验证的推理优化方法
3. 自主性：Agent系统、自主决策
开放问题
核心挑战：
- 真正的自我改进：Truly Self-Improving Agents指出当前Agent缺乏内在元认知学习能力
- 交互vs思考平衡：Thinking vs. Doing探讨了Agent在推理和行动间的权衡
- 长期规划能力：复杂环境下的多步骤决策和长期目标实现
- 人机协作优化：如何实现Agent与人类的有效协作
研究现状
最新进展：
- 自适应学习框架：Self-Adapting Language Models提出了能够动态调整权重的SEAL框架
- 深度研究Agent：DeepResearch Bench提供了评估深度研究Agent能力的基准
- 多模态Agent：V-JEPA 2结合了理解、预测和规划能力
- 劳动市场影响：Future of Work with AI Agents分析了AI Agent对就业市场的影响
突破方向
- 内在动机学习：开发具有内在好奇心和学习动机的Agent
- 多Agent协作：构建大规模多Agent系统的协调机制
- 持续学习能力：实现Agent在部署后的持续学习和适应
综合突破方向
跨领域融合趋势
- 多模态推理Agent：结合视觉理解、语言推理和自主决策的统一系统
- 测试时自适应：如TTRL方法所示，在测试时进行自我改进和适应
- 元认知能力：开发具有自我反思和元学习能力的通用AI系统
技术路径收敛
当前研究显示这三个方向正在收敛向一个统一的通用AI架构：
- 统一的多模态表示学习
- 可解释的推理机制
- 自主学习和适应能力
这种收敛趋势表明，未来的AGI系统将是一个集成了多模态理解、复杂推理和自主决策能力的统一智能体。