诺奖得主解析AGI试金石：AI自创游戏并相互教学
（图片来自网络）
诺奖得主解析通用人工智能（AGI）发展：AI自创游戏并相互教学
近日，Google DeepMind首席执行官Demis Hassabis围绕通用人工智能（AGI）的发展与关键技术展开分享，为AGI未来发展方向提供了独特视角。
一、Genie 3：构建“世界模型”理解物理世界
Demis Hassabis介绍，Genie 3是DeepMind研究分支融合的成果，核心目标是构建“世界模型”以帮助AI理解物理世界的规律（如物理结构、材料特性等）。
- 它是通过3D游戏引擎等模拟环境生成数据，让AI在虚拟场景中学习现实规律。
- Genie 3能生成具有一致性的世界，提供“打开水龙头有液体流出”“镜子能反射影像”等逻辑体现，证明对物理世界运作建立稳定模型。
- 在应用中，Genie 3已与DeepMind的SIMA游戏agent结合，形成“AI生成世界、AI探索世界”的闭环，为机器人与AGI系统训练提供大量训练数据。
二、Game Arena：AGI评估的新测试基准
为应对AI“锯齿智能”问题，DeepMind与Kaggle合作推出Game Arena，作为AGI发展的动态评估平台。
- Game Arena基于游戏场景，具备客观性能衡量优势，无主观性，可通过Elos等级分等科学评估模型能力。
- 随着AI能力提升，游戏难度可自动调整，支持最优秀模型相互竞争，未来将引入复杂游戏，评估多领域通用能力。
- Demis认为，Game Arena可支持AI自创游戏并相互教学，未来将成为重要评估基准，帮助突破AGI发展障碍。
三、其他大模型趋势
Demis还提到，Thinking模型等系统强调AI思考、规划与推理能力，通过调用工具（如搜索、数学程序）扩展能力，推动AI从权重模型向完整系统转变，要求产品设计具备前瞻性与定期更新能力。
（声明：该内容经AI精编）
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