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诺奖得主解析AGI试金石：AI自创游戏并相互教学

2025年8月19日

（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）查看原网页

精彩评论（10）

网友10 2025-08-19 11

AI的发展速度超乎想象，需要不断学习新知识。
网友9 2025-08-19 11

这些技术如果应用在实际生活中，会很方便。
网友8 2025-08-19 11

需要更多的评估基准，这样才能推动AGI进步。
网友7 2025-08-19 11

从游戏到世界模型，AI学习能力越来越强，很期待。
网友6 2025-08-19 11

DeepMind的这些技术确实很厉害，对科技发展有推动。
网友5 2025-08-19 11

AI自创游戏相互教学，这想法很超前，希望未来能实现。
网友4 2025-08-19 11

Game Arena的评估方式很科学，AI相互比赛很有意思。
网友3 2025-08-19 11

科技发展这么快，AGI如果真能实现，生活也会变很多。
网友2 2025-08-19 11

Genie 3让AI理解世界，很酷！以后AI能做更多事了。
网友1 2025-08-19 11

这个AI发展方向很有意思，期待看到更多突破。

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