Meta华人AI专家毕树超：AGI突破需高质量数据与高效算法，终身学习是关键

毕树超在哥伦比亚大学演讲中指出，AGI临近实现，但当前仍面临数据质量、探索能力与学习效率等核心挑战。他强调Scaling Law仍有效，但数据瓶颈限制了AI发展。AI在推理和创新方面已有进展，如AlphaEvolve在数学问题上的突破，但其生成新想法的能力仍有限。未来AI需提升“好奇心”驱动的探索机制，并发展终身学习能力。同时，AI安全问题，尤其是模型对齐风险，仍是亟待解决的关键议题。
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