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紧急能力–随着LLMs的大小和复杂的增加，们示了小型模型中不存在的不到的能力。
上下学习–LLMs显示出无需微调可适应务的能力，可能模仿一般智能。
多模态集成–近的模型可以处理和生成种类型的数，包括本、图像和音频。
而，批评认为，当的LLMs缺乏真的理，是复杂的模匹配器，这引发了人们对们是否适作为ASI途径的质疑。
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关于超级智能的他观点
关于超级智能的发和影响的他观点包括：
递归自我升–I.J.Good出了“智能爆炸”的概念，AI统可以迅速高自身的智能，从而有可能实现超级智能。
交论–Bostrom认为AI的智能水与终目标交，这味着超级智能AI可以有何一组动机。
工具融–无论终目标是什，广泛的AI统都可能追某工具目标（例如，自我护、资源获）。
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挑战和在进行的研究
追与价值一致的AI面临以下项挑战：
定义“德确”等概念的哲学不确定
将德则转化为精确算法的技术复杂
使采用善的方法，也可能产生不到的后
目的研究方包括整不同观点的多益关方法、开发可扩监督AI统的方法以改进稳健价值学习的技术。
人工智能研究进在迅速超级智能发，决这设计挑战对于创既大符人类益的ASI统仍至关要。
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对人类的潜在威胁
用人工智能的生存风险、AI对齐和AI安全