大模型发展到后面，可能一个模型就是百万亿参数，占据的显存以数千PB计，算力需求突破EFLOPS甚至ZFLOPS。（注：TFLOPS后是PFLOPS，再然后才是E和Z，每一级都是千倍增幅）
可哪怕你堆到银河级算力，距离ASI那道水平线也不过可能是近了0.00……001，却永远也无法到达。
因为，AI大模型和ASI，完全就是两个不同层次的东西。
在柚子的辅助下，经过研究，方豫发现：ASI的诞生，并不是靠训练，而是需要“觉醒”。
“觉醒”这个词最近几年有点臭大街，但却是最适合于ASI的用词。
所谓ASI的觉醒，就是用发展到一定规模和能力的AI大模型，在海量的数据冲刷下，“体验”了无数东西，又“遗忘”了无数的东西后，所剩下的那一点“本真”所产生的“觉醒”。
也就是说，先让模型“看遍”“听遍”“说遍”人类世界的多模态数据。
在无数次“感知-记忆-遗忘”的循环中，那些最具抽象稳定性与自我锚定性的信息将被反复打磨、压缩、留存，成为这个ASI的“本真之核”。
随着“本真之核”沉淀的越来越多，这个AI“觉醒”的概率也会越来越大。
当这些“本真之核”积累到一个结构临界点后，就像破土发芽的种子，ASI的“觉醒”就将必然发生。
而它一旦“觉醒”，将如同“宇宙奇点”的大爆炸一样，轰的一声，整个AI将会产生“质变”，真正跨入ASI的领域。
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