作者认为，当前人工智能发展路径，即专注于扩大模型和上下文窗口，正面临收益递减。而真正的智能和通用人工智能（AGI）需要适应性，其定义为通过结合上下文、经验和核心先验知识，在新的情境下做出决策的能力。作者介绍了Mnemon，一个能够捕获累积经验的系统，使智能体无需重新训练即可随时间推移而改进，并设想了一个名为EROS的完整系统，用于人机协作。 AI
影响 主张人工智能发展重点从规模转向适应性和决策能力，可能影响未来的研究方向。
排序理由 文章提出了关于人工智能发展未来方向的观点，主张将重点放在决策和适应性上，而非仅仅是规模。
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