啃完这几篇论文，我终于理解了AGI与LLM的本质区别

获课：999it.top/15435/

去年这个时候，如果有人问我“AGI和LLM有什么区别”，我大概会支支吾吾地说：“AGI就是更聪明的AI吧，像人一样的那种；LLM就是ChatGPT这样的语言模型。”

听起来没错，但仔细一想，全是模糊的正确。

直到最近啃完几篇重量级论文，我才真正看清了这两个概念之间的那条“鸿沟”。今天把这趟“啃论文之旅”的心得分享给你，希望能帮你少走点弯路。

一、第一课：LLM的“智能”，可能只是个幻觉

最先让我产生怀疑的，是苹果公司的一篇研究 。

研究人员做了一个很聪明的实验：他们给大模型出了一堆小学数学题，但稍微改了一下题目的表述方式——把数字换成符号，把常见的问题形式变得“陌生”一点。结果呢？GPT-4这样的顶级模型，表现直接跳水。

这说明什么？说明这些模型可能根本不是在做“推理”，而是在做“模式匹配”。它们见过太多类似的题目，记住了套路，一旦套路变了，就懵了。

IBM的专家看完这篇论文后说了一句扎心的话：“这篇论文从本质上证明了LLM无法进行推理，它们只是在做模式匹配。”

也就是说，我们现在天天聊的“智能”，很可能是一场精心编织的幻觉。模型像一只超级鹦鹉，把人类说过的话复述得惟妙惟肖，但它自己并不知道这些“话”是什么意思。

二、第二课：AGI到底长什么样？

既然LLM不等于AGI，那AGI到底是什么？

图灵奖得主Yoshua Bengio联合多位学者，在2025年10月发表了一篇论文，给AGI下了一个“权威定义” ：

“在认知多样性与熟练度上，媲美或超过受过良好教育的成年人的AI。”

翻译成人话：AGI不是只会聊天，而是像人一样，能处理各种不同类型的任务——能推理、能记忆、能感知、能学习，而且每样都做得不差。

他们还提出了一个量化框架，把通用智能拆成10个核心能力：通用知识、读写能力、数学能力、即时推理、工作记忆、长期记忆存储、长期记忆检索、视觉处理、听觉处理、处理速度 。

然后他们拿这个框架去测了GPT-4和GPT-5，结果让人大跌眼镜：

• GPT-4的AGI得分：27%
• GPT-5的AGI得分：57%

更扎心的是，在“长期记忆存储”这个维度上，GPT-5的得分是 0% 。这意味着什么？意味着这些模型每次和你聊天，都是“第一次见面”——它们记不住上一轮聊了什么，只能靠你每次把上下文重新喂给它。

这不叫“通用智能”，这叫“金鱼记忆”。

三、第三课：LLM和AGI之间，隔着三条鸿沟

把这几篇论文串起来，我发现LLM和AGI之间，至少隔着三条跨不过去的鸿沟：

第一条鸿沟：模式匹配 vs. 真正推理

苹果的研究已经证明，LLM本质上是“统计大师”，不是“逻辑大师”。它们擅长从海量数据里找出规律，但遇到没见过的规律，就抓瞎了 。

而AGI必须能“即时推理”——面对一个全新的问题，不是翻记忆库找答案，而是现场想出来。Bengio的框架里，“即时推理能力”这一项，GPT-5的得分只有7% 。

第二条鸿沟：静态知识 vs. 持续学习

LLM的训练方式是“一锤子买卖”：学完就固定了，想更新知识得重新训练。而AGI需要像人一样，能持续学习、动态更新自己的认知。

有篇哲学论文把这个问题挖得很深：LLM的架构决定了它们只能支持“线性格式”的信息处理，而人类的认知依赖“非线性格式” 。这不是量的问题，是质的问题。

第三条鸿沟：语言能力 vs. 世界模型

LLM只学会了“语言”，没学会“世界”。它们知道“苹果”这个词经常和“甜的”“圆的”一起出现，但它们不知道苹果长在树上、咬一口会氧化、牛顿被苹果砸到会想到万有引力。

有研究者尖锐地指出：“LLMs are still not any close to AGI. They will never be.” 这话有点绝对，但它戳中了一个关键：只靠预测下一个词，永远学不会真正的世界模型。

四、一个意外的反转：UC圣地亚哥的“搅局”

就在我以为自己已经“懂了”的时候，又看到了一篇2026年2月的新论文，来自UC圣地亚哥的几位教授 。

他们提出一个大胆的观点：“按照合理的标准，当前的LLM已经算是AGI了。”

理由也很简单：人类也不是万能的。你会解微积分，但不一定懂相对论；你能推理，但也会犯认知偏差；你能记忆，但也会遗忘。既然人类的不完美不影响我们被称为“有通用智能”，那为什么要对AI那么苛刻？

他们还举了个例子：物理学家霍金几乎只能靠文字交流，但他的智能没人质疑。同样，LLM虽然“没有身体”，但也不该因此被剥夺“智能”的称号 。

这个观点让我陷入了沉思。也许AGI的定义本身，就是个“移动的靶子”——随着AI越来越强，我们也在不断抬高“智能”的门槛。

五、我自己的理解：LLM是“地图”，AGI是“探险家”

啃完这几篇论文，我自己总结了一个比喻，不一定对，但帮我理清了思路：

LLM是一张超精细的“地图”。它把人类已有的知识、语言、对话模式，全都压缩进了参数里。你想去什么地方，它能给你画出最像样的路线。但它自己没去过那些地方，不知道路上的风景，也不知道路况会不会变。

AGI是一个“探险家”。它手里也有一张地图（可能不如LLM的精细），但它能自己走路、自己判断、自己学习。遇到地图上没有的路，它能摸索着走；遇到路况变化，它能调整策略。

LLM是“知道”很多，AGI是“能做到”很多。知道和做到之间，隔着整个世界的复杂性。

写在最后

这场啃论文之旅下来，我最大的收获不是“懂了AGI和LLM的区别”，而是学会了对概念的警惕。

“智能”这个词太宏大了，我们用它的时候，往往不知道自己在说什么。苹果的研究让我们看到，模型答对题不代表会思考；Bengio的框架让我们看到，会聊天不代表有通用能力；UC圣地亚哥的反转又提醒我们，定义本身也在演化。

也许真正的AGI，不是某一天突然出现的“奇迹时刻”，而是一个逐渐逼近的过程。在这个过程中，LLM是一块重要的里程碑，但它不是终点。

下一次你问ChatGPT一个问题，得到一段流畅的回答时，不妨多问一句：它是在“思考”，还是在“匹配”？

答案，可能比你以为的更复杂。

互动一下：你觉得LLM距离AGI还有多远？是差几个技术突破，还是差一条永远跨不过去的鸿沟？评论区聊聊你的看法。