一个名为MCR的新项目提出，通用人工智能（AGI）可能不需要GPU或大型语言模型（LLM）等海量计算资源。相反，它认为一个简单的方程，受到Markov工作的启发，可以学习和处理从原始字节到复杂规划的多个抽象层面的信息。这种方法在950行代码库和正式的数学论文中得到了详细阐述，声称可以在没有外部依赖或专用硬件的情况下实现智能，挑战了业界对扩大模型规模的关注。 AI
影响 挑战了当前大规模模型训练的范式，提出了实现AGI的更有效途径。
排序理由 该集群讨论了一篇新论文和代码库，提出了一种实现AGI的新颖方法，包括正式的数学部分和代码演示。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Em 1906, Markov descobriu uma equação para prever letras.</p> <p>Em 2026, alguém finalmente testou se a MESMA equação — sem uma</p> <p>linha a mais — consegue aprender bytes, palavras, decisões,</p> <p>causalidade, planejamento, atenção e memória…