mayfer：实时感知才是 AGI 关键，回合制 RL 不足

2026 年 10 月 13 日，AGI Hunt 报道了 mayfer 关于 AGI 技术路径的观点。mayfer 认为，基于回合制强化学习（RL）的编码 agent 无法解决「烂软件尾部」问题，实时感知行动结果才是必要条件。他主张，「数字 Optimus」或具备交互思考能力的模型，比聊天机器人式的「gigahacker 编码 RL 环境」更是认真的长期 AGI 项目；这类方案在锯齿状领域虽不那么超级智能，却能补齐通用性缺口。报道未提及相关实验、产品或团队的进一步进展，上述内容目前为 mayfer 的个人论述。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。