AGI雏形：抛弃Transformer，走“先验+具身”的婴儿发育路线

在人工智能领域，一个名为AGI（通用人工智能）的研究方向一直备受关注。最近，一个名为GENESIS-v1的AGI雏形被开发出来，它采用了“先验+具身”的婴儿发育路线，摒弃了传统的Transformer模型。这种新方法通过模拟婴儿的自主学习和环境交互过程，展示了AI在感知、预测、运动规划以及学习巩固等方面的能力。

在展示中，一个6个月大的虚拟婴儿在一个包含多种干扰项（如鸭子、球等）的房间里，自主产生了'推箱子'的策略。这一过程通过实时运行日志详细记录，包括注意力机制、感知与预测、运动规划以及动作执行等阶段。虚拟婴儿首先通过注意力机制聚焦于目标对象——红箱子，然后通过感知系统识别对象，进行平衡检测，并最终执行推箱子的动作。

这一成果表明，通过模拟婴儿的发育过程，AI可以更好地理解和适应复杂的环境，并自主地学习和执行任务。这种方法的创新之处在于它不依赖于传统的Transformer模型，而是通过具身认知和先验知识相结合的方式，使AI能够更自然地学习和交互。

这一突破对于未来AGI的发展具有重要意义，因为它提供了一种新的研究思路，即通过模拟生物智能的发展过程来推动人工智能的进步。未来，我们可能会看到更多基于这种婴儿发育路线的AGI模型出现，这将极大地推动人工智能在各个领域的应用。