北京
François Chollet最近出现在Y Combinator的播客里。这位Keras之父、ARC Prize创始人，现在正经营着一个叫NDI的实验室。他和主持人Garry Tan聊了两件事：AGI到底什么时候来，以及为什么他认为大语言模型这条路走不到终点。
Chollet给出了一个具体时间点：2030年左右。但他话锋一转，说现在的重点不是争论时间表，而是想清楚怎么"驾驭这股浪潮"。因为无论你怎么看，AI的发展势头已经挡不住了。
真正值得注意的，是他对NDI实验室的定位。这不是又一个做大模型的团队。Chollet说得直白：他们要做的是"与深度学习截然不同的基础架构"，目标是直接跳到"最优解"，而不是在现有技术栈上修修补补。他承认成功率可能只有10%到15%，但因为没人做、且意义重大，值得赌一把。
NDI的核心方向叫"符号程序合成"。别误会，这不是帮你写代码的Copilot。Chollet解释得很清楚：他们做的是底层工作，试图用"尽可能小的符号模型"替代神经网络里那些庞大的参数曲线。既然符号模型没法用梯度下降优化，他们就发明了一套新方法，叫"符号下降法"——相当于在符号空间里重建梯度下降的等价物。
为什么非要这么做？Chollet回溯到2016年他在Google Brain的经历。当时他想用深度学习做逻辑推理和定理证明，结果发现卡住的地方不是模型"表达能力"不够，而是梯度下降这个算法本身。它找不到能泛化的、具有"推理风格"的程序，只会陷入对训练数据的模式匹配和过拟合。
他承认GPT-4这类模型的进步令人惊讶，但指出了关键边界：在数学、代码这些"可形式化验证"的领域，模型能通过强化学习自我改进，因为环境能提供明确的奖励信号。但一旦进入法律文书这类无法自动验证的领域，进展就慢得多，模型只能依赖昂贵的人工标注数据。
这正是ARC基准系列的由来。Chollet在2017到2018年间想造一个"推理领域的ImageNet"，核心思想是衡量"智能作为一种规模化获取技能效率的手段"。
2019年发布的ARC V1测试"流体推理"：系统要根据输入输出网格推断底层规则。在2024年底o1这类推理模型出现前，即使模型规模扩大数万倍，基础语言模型的表现也接近零。o1带来的阶跃式提升，第一次证明了"推理"作为一种新能力的出现。
2025年，ARC V2被迅速攻破。基于代码的智能体通过"目标化训练"范式——生成类似任务、尝试解决、验证、根据成功路径微调、循环——让V2迅速饱和。Chollet认为这揭示了一个关键洞察：进步不在于模型本身"更聪明"，而在于新的、可自动化的训练后范式。这也说明，当前很多成果依赖人类设计的"框架"，离真正的AGI还很远，因为AGI应该能自主创建框架。
现在发布的ARC V3完成了从"建模"到"智能体"的跃迁。系统被扔进一个全新的交互式环境，没有指令、没有目标，必须通过试错自主探索、理解环境、发现目标、制定计划。关键指标是效率：几百到几千个行动步骤内解决，和人类首次接触时的水平相当。
V3的游戏库超过250个，由内部工作室专门开发，避免借用现有游戏的文化符号，只基于核心物理和主体性等"先天知识"，防止通过记忆或针对性训练作弊。Chollet特意对比了DeepMind的Atari研究和OpenAI的Dota研究：那些是在相同环境里训练和测试，本质是记忆最佳策略；V3要求在首次遇到的游戏中评估，每一步探索都计入效率得分，真正测试"流体智力"。
他透露ARC V4将侧重"持续性学习"和更长尺度的课程学习，V5围绕"创新"展开。整个系列的终极目标是不断缩小前沿AI与人类学习效率之间的"可衡量差距"，当差距消失时，就是AGI到来的时刻。
关于AGI的最终形态，Chollet的预测很具体：一个极小的"流体智能引擎"——可能只有几兆字节代码，甚至不到1万行——加上一个庞大的可扩展知识库。他认为这个核心引擎的原理可能几十年前就潜藏着，只是没被发现。
实现AGI的关键，是把人类从"改进循环"里尽可能剔除，让系统能自我改进且速度自我加速。当前LLM技术栈的优势正是能通过增加数据和计算扩展知识库，减少人工干预。但Chollet显然认为这还不够。
他把NDI的"符号程序合成"比作"科学的算法化"：从大量观测数据中压缩出最简洁的符号规则。人类思维在高层次上也做着类似的因果建模和程序合成，只是人脑的低层实现是神经网络式的。NDI想做的，是找到那个更纯粹、更最优的上层结构。
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