Way to AGI multi-language support

WaytoAGI 最有价值的方面包括： 1. 了解最新的 AI 技术：它如同免费的“技术期刊”，能让人知晓世界最新的 AI 技术动态，还能传授实用技能，并且开源免费。 2. 线上共学与手把手教学：无论基础如何，都能通过线上共学方式找到适合自己的学习路径，学会应用 AI 技术。 3. 找到志同道合的队友：对于想创业、做副业或找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事的人来说，是很好的平台。 4. 收获众多：如实现 AI 自动化、找到副业和创业伙伴、与高手和大佬面对面交流避免走弯路等。 5. 促进个人成长：线下活动让人了解最新的 AI 落地应用现状，结识有趣、有想法的人，让人意识到要多与人交流、体验真实生活才能成长。 6. 知识学习：能学到很多 AI 相关知识，如 markdown 语言等。 7. 开源知识库：由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设，在无推广情况下已有超 70 万用户和超千万次访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头，有很多学社和共学共建活动。

以下是有效使用 WaytoAGI 能力的实现路线： 1. 加入飞书群：您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码请在获取），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 在网站首页提问：您也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。 对于知识库的使用，您可以参考以下内容： 1. 从 Agent 板块开始：以 Agent 板块为例，链接： 。使用方法为从下往上看，一个一个点进去，都有视频。共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。注意事项：内容较多，点进去看看哪个工具您听过就从哪个工具开始，不然太累。 2. 看精选文章：链接： 。使用方法为看了一些视频之后，根据需求找到导航，想看哪里点哪里。备注：智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频。注意事项：内容较多，要考虑聚焦，先挑一个，开始手把手一起做起来，只要开始用起来，这事儿就成啦！ 此外，推荐您采用布鲁姆分类法学习路径： 1. 应用方面：深入 。 2. 分析方面：大量阅读，理解各知识之间的关系。

以下是 WaytoAGI 知识库的信息目录： 1. 通往 AGI 之路知识库使用指南 智能纪要 总结 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍 AIPO 线下活动及 AI 相关探讨 way to AGI 社区活动与知识库介绍 关于 AI 知识库及学习路径的介绍 时代杂志评选的领军人物 AI 相关名词解释 知识库的信息来源 社区共创项目 学习路径 经典必读文章 初学者入门推荐 历史脉络类资料 2. 介绍说明 AJ，产品经理，「通往 AGI 之路」WaytoAGI 开源知识库的创建者 项目的起源和社群开发的初衷 社区介绍 WaytoAGI 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 全球领先的 AI 开源社区，最新最全面的 AI 资源，丰富多样的技术活动，100+进行中的活动，4000+学习资源，1500000+社区成员。 知识库与社区平台：汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 学习资源：提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 实践活动：社区定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 开放共享：引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 用户基础：在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 目标与愿景：让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 目前合作过的公司/产品：阿里云，通义千问，淘宝，智谱，支付宝，豆包，火山引擎，marscode，coze，堆友，即梦，可灵，MiniMax 海螺 AI，阶跃星辰，百度，Kimi，吐司，liblib，华硕，美团，美的，360，伊利，魔搭，央视频，Civitai，Openart，Tripo3D，青椒云等 3. 「用 AI 一起搞钱搞事搞脑子他们在线下密谋」 WaytoAGI 是啥？ 是一个专门讲人工智能的“百科全书”，从基础到高级，还有实用的 AI 工具推荐、案例分享、行业最新动态，用飞书文档整理得清楚。 对我有啥用？ 对 AI 一窍不通，从零开始教。 懂点 AI，提供实用工具和案例。 怕错过 AI 最新动态，帮你整理资讯。 想用 AI 赚钱或创业，告诉你相关工具和方法。 不想浪费时间找资源，帮你筛选推荐。

加入 WaytoAGI 有以下几种方式： 1. 您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（二维码仅作示意，请在找到最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 您可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。 此外，关于 WaytoAGI 还有以下信息： 飞书&微信交流群： 请填写下面问卷进群，群内会分享最新 AI 信息、社区活动。 加入群后，欢迎大家积极分享，我们也会吸收进知识库，因为有您的参与才让知识库更加完善。 飞书群内置 AI 智能机器人，可以回复任何与 AI 相关的问题。 投稿：如果您有不错的教程见解等欢迎投稿，包括 AI 技术探讨与分析、实践经验与案例分享、行业动态与趋势观察、开发心得与技术教程等。投稿要求为原创、严谨、有深度，配图说明更佳，观点明确，结构清晰，建议字数 1500 5000 字。提交后 2 3 工作日反馈，必要时沟通修改建议，优质内容将收录知识库。 近期活动： 新年社区活动丨蛇来运转！提交 AI 新年愿望，赢社区日历，1 月 20 日 2 月 8 日。活动要求是以“新年愿望”为主题，提交 1 张 AI 图片（尺寸 3:4），附上心愿文字，提交至【腾讯频道 通往 AGI 之路 2025 许个愿】。活动中期，部分作品将在 1 月 28 日除夕夜发布至飞书画板。使用【评论】功能为大家送祝福，有机会收到祝福和看到自己的作品。 2025 年蛇年春节 AI 音乐春晚将于大年初二晚 8 点正式播出。这场全球首创的 AI 音乐春晚汇聚了 300 多名志愿者、50 余家共创单位及 150 余家联合播出平台，观众可在 AIGCxChina 的视频号或通往 AGI 之路视频号观看直播。 您还可以查看《》

WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 其涵盖了多个版块，如 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等，并通过举办赛事和活动促进大家动手实践，拥有超千万次的访问量。 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，参与者不分年龄层，都能通过 AI 工具创作出各种作品。这里是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，它不仅是物理空间，更是灵魂的避风港。 “通往 AGI 之路”不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，以“无弯路，全速前进”为目标，助力每一个怀揣 AI 梦想的人疾速前行。 2023 年 4 月 26 日 WayToAGI 诞生，社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”即可找到社群。

WaytoAGI 知识库具有以下应用场景： 1. 在飞书 5000 人大群中，内置了智能机器人“waytoAGI 知识库智能问答”，可根据文档及知识进行回答。使用时在飞书群里发起话题时即可，它能自动回答用户关于 AGI 知识库内的问题，对多文档进行总结、提炼；在内置的“waytoAGI”知识库中搜索特定信息和数据，快速返回相关内容；提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解；通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念；分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势；促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度；提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接；支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 2. WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，目前知识库的内容覆盖：AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践。 3. WaytoAGI 里有个离谱村，是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易，更感兴趣。参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，不仅代表着一个物理空间，更是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。

以下是为您推荐的一些与 multi agent 相关的项目： 1. 《Multi Agent 策略架构基础（1）》：https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvunQZGoT5vB2r29i9PWi6W ，其中介绍了有代表性的 Multi Agent demo 项目包括 AutoGPT、Smallville 小镇和面壁智能 ChatDev，探讨了 Multi Agent 领域的相关内容以及其面临的挑战和限制。 2. 吴恩达最新演讲中提到的清华面壁智能的开源项目 ChatDev，展示了多智能体协作的场景，如不同身份的智能体合作开发小游戏。 此外，为您补充一些关于 multi agent 的知识： 多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。目前常见框架集中在单 Agent 场景，其核心是 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。而多 Agent 场景为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架主要组成部分包括： 环境（environment）：所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 阶段（stage）：采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间切换。 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，消息数量及每条消息需记录的字段也相应增加。

很抱歉，目前知识库中没有关于“mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied”错误原因与解决方法的相关内容。但通常这种错误可能是由于矩阵的维度不匹配导致的。您可以检查矩阵 mat1 和 mat2 的形状，确保它们满足乘法运算的规则。例如，如果是二维矩阵相乘，第一个矩阵的列数应该等于第二个矩阵的行数。解决方法可能包括重新调整矩阵的形状，或者检查数据处理和运算的逻辑，确保矩阵的维度在进行乘法运算时是正确匹配的。

多智能体（Multiagent）是指多个相互作用的智能体组成的系统。在人工智能领域，多智能体系统具有广泛的应用。例如，在供应链中，不同经济运营商之间的责任分配存在不确定性。就我国相关规范而言，服务提供者往往是主要责任主体。而在《人工智能法案》中，人工智能系统供应链的参与主体更为细化，包括提供者、部署商、授权代表、进口商和分发商等，它们被统称为“运营者”。2023 年《AI 法案》折衷草案在法律义务分配设计上，特别是对于高风险人工智能系统，提供者和部署商将承担主要义务。其中，提供者承担最广泛的合规义务，包括建立风险管理制度和质量管理制度等，涵盖人工智能系统生命周期的事前和事后环节；部署商的义务则主要集中于确保对高风险人工智能系统的人工监督和日常检测义务，主要覆盖人工智能生命周期的事中环节。

在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度（Centralized Scheduling） 在这种模式下，有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度（Distributed Scheduling） 每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度（MarketDriven Scheduling） 智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度（Constraint Optimization Scheduling） 将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度（Organizational Structuring） 根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度（Normbased Scheduling） 定义一组协议规范来约束智能体的行为，并由规范引擎统一调度和裁决。适用于开放、异构的多智能体系统。 这些调度模式各有利弊，实际应用时需要根据系统的特点、约束和目标进行选择和设计。同时也可以采用混合模式，结合不同模式的优点。调度质量和系统性能是评价标准。

关于多智能体（MultiAgent） 多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能够感知环境、进行决策并执行任务，同时它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体的目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以LLM为核心构建的Agent系统近期受到了广泛关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力，为不同的Agent分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。 目前，更常见的框架主要集中在单Agent场景下。单Agent的核心在于LLM与工具的协同配合。LLM根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈。在任务完成过程中，Agent可能需要与用户进行多轮交互。 与此同时，越来越多的Agent框架开始关注多Agent场景。为了完成任务，多Agent会为不同的Agent指定不同的角色，并通过Agent之间的协作来完成复杂的任务。与单Agent相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。 主要组成部分 为构建一个多Agent框架，我们需要思考相对于单Agent，框架中增加了哪些组件。 环境（environment）：所有Agent应该处于同一个环境中。环境中包含全局状态信息，Agent与环境之间存在信息的交互与更新。 阶段（stage）：为了完成复杂任务，现有多Agent框架通常采用SOP思想，将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：控制器可以是LLM，也可以是预先定义好的规则。它主要负责环境在不同Agent和阶段之间的切换。 记忆：在单Agent中，记忆只包括用户、LLM回应和工具调用结果等部分。而在多Agent框架中，由于Agent数量增多，导致消息数量增多。同时，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 核心交互流程 1. 控制器更新当前环境状态，选择下一时刻行动的Agent。 2. Agent与环境交互，更新自身的记忆信息。 3. Agent调用LLM，执行动作并获取输出消息。 4. 将输出消息更新到公共环境中。

“通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。 其愿景和目标是让每个人在学习人工智能的过程中少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。 该平台由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 品牌 VI 融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 平台不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 您可以通过多种渠道获取相关内容，如公众号、网站、B 站、小红书、X（Twitter）等。如果您对 AI 学习感兴趣，加入这个社区将是一个不错的选择。

以下是为您整理的最新 AGI 新闻： 2024 年 7 月： 苹果发布 AI 原生操作系统，加强硬件和模型布局；Claude Sonnet 3.5 发布，挑战 OpenAI；视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀；AI 3D 技术逐渐崭露头角；Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。 快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示，AI 技术将为服务行业带来变革机遇，而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业，但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司，Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展，提供开发者 API，有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大，关键在于工程化优化和认知架构设计。 2024 年 10 月： 《Orange AI 的 9 月小结：AI 自媒体、AI 播客、AI 酒吧…AI 浓度太高了》提到鼓励建立自媒体，推出中文版 AI 播客 Demo 并吸引大量参与者，开设 AI 酒吧 Bar2AGI，参与 Demo Inn 和云栖大会，感受到行业快速发展和乐观氛围。 《AIGC Weekly91》指出国庆节期间的重要 AI 新闻，包括 OpenAI 推出 Canvas 功能和实时 API，微软发布新版 Copilot，具备深度系统集成和实时语音功能；Meta 发布 Meta Movie Gen 视频生成模型，自动配音质量高；LiquidAI 发布非 Transformer 模型 LFMs，推理效率显著提高。此外，Sora 项目负责人离职、多个新模型和工具发布，以及 OpenAI 完成新一轮融资，估值达到 1570 亿美元。 下篇：2024，分叉与洪流中提到，如果从“AGI 已经出现”的阴谋论出发，AGI 所需要的基本资源一定无法回避，它会在能源、算力、机器人等领域全力“协助”人类。比如在能源领域，有着“永远还差 50 年”称号的可控核聚变技术在 AI 的协助下开始有了松动，普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测。从全人类能源供给的角度，唯一有希望提升全人类能源供给数量级的就是可控核聚变。在能源即将开始成为 AI 瓶颈的今天，AGI 如果有了意识，那一定会全力“协助”人类突破核聚变技术。

对于新手想要更好地使用该网站来了解人工智能或 AGI 进展以及主流软件的学习和应用，以下是一些相关内容： AE 软件： 基本功能：可通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用：如用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法：通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 与 AI 的关系：AI 出现后，AE 使用减少，有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用：在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 AI 相关技术与活动： AI 音乐创作：通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程，可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成：介绍了声音克隆技术，提到了微软、阿里等的相关成果，常用的是 JPT service。 Config UI 的应用：能降低成本、提高效率，在图书出版、引流等方面有应用，岗位稀缺，社区有相关共学课程。 社区共创项目：包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名：作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目，活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动：会给大家寄送线下活动物料，在学校内组织。 AI 春晚即将开始：去年 300 人 30 天共创了 AI 春晚，今年的也即将开始，可报名参与多种岗位。 AIPO 活动及相关挑战：10 月 20 日的 AIPO 活动，可提前构思展示项目，有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升：接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解，回放会放在链接里，可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买：若搞硬件机器人，部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持：在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法：设最佳创业奖和最佳投资奖各四个，有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法，之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告：可使用多种 AI 工具，新的大赛即将开启，有百万奖金池，相关动态会在社区活动栏目公布。 AI 音乐和数字人语音合成： AI 音乐方面，提到草爷、格林 king、狗哥带大家入门，有相关课程与教程，且淘宝上有套壳工具抄袭。社区伙伴做的 AI 音乐专辑不错。 数字人语音合成部分提到声音克隆，有新的声音克隆且音质很不错。 提到了微软新出的成果、阿里的 Cozy voice（指出其泛化能力不强）、大家常用的 GPT solve it、刚举办的 AI 3D 活动。 以小田的 config UI 基础工作流一日谈展开，讲述了多个案例，如许建拍摄场景图成本降低，郭佑萌在图书出版行业提升效率，影楼可进行换装等操作，文旅文创场景有有趣的合影生成方式，还提到该工作流岗位稀缺且社区有课程可供学习。 AJ 介绍平台资源，包括共学课程、专栏报告、数据等，还提及就业创业及一些企业专栏的内容。

AGI 指的是通用人工智能（Artificial General Intelligence），是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统，能够胜任几乎所有人类智力活动，其能力不局限于特定领域。例如，OpenAI 致力于 AGI 的研究，ChatGPT 就是由致力于 AGI 的 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具。当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能（ASI）时，人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革。

AGI 即人工通用智能，通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能，其能力不局限于特定领域。 例如，OpenAI 原计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI，但因埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，早期的模型则不具备真正连贯回应的能力。 AGI 的出现被视为人类历史上具有转折意义的事件，当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能（ASI）时，人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革，包括社会结构、价值观、权力格局、人类角色等多个方面。 我们的使命是确保 AGI 造福全人类，呈现人工通用智能特征的系统正浮现，它可以被看作是人类进步脚手架上的另一个工具，能为人类带来治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、并能充分发挥创造潜力等美好愿景。

AGI（通用人工智能）具有多种能力和表现，主要包括以下方面： 1. 发展等级： 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 2. 对未来人类社会的影响： 社会结构剧变：AGI 能胜任几乎所有工作，将导致大规模职业替代和产业重组。许多传统岗位被自动化取代，但也可能出现新职业。乐观者认为人类可像历次技术革命一样最终找到新工作机会；悲观者警告可能出现大批“无用阶级”失业者，必须靠全民基本收入（UBI）等保障生活。 3. Sora 与 AGI 的关系： 理解和模拟现实世界：具备分析和处理复杂环境数据的能力。 跨领域学习与适应：展示了从文本描述到视频内容生成的跨媒介能力，能够整合不同类型信息。 抽象思维与创造力：根据文本提示创造视觉内容，展现了一定程度的抽象思维和创造力。 动态环境交互：能够模拟现实世界中物体、人物和环境的相互作用，对于在不断变化的环境中做出适应性反应至关重要。Sora 的发展和完善将推动人工智能从专用 AI 向通用人工智能（AGI）的转变。