OpenAI：欢迎来到AGI时代，一份可以逐条核对的观察指南

它既是一个观察主题，也是本页的核心议题。我们用它来描述通用人工智能从研究概念走向日常工具的这段过渡期，并围绕模型能力、应用落地与风险治理做持续记录。

大模型是当前能力的主要载体，AGI描述的是目标状态。区别不在于参数多少，而在于能否在陌生任务上稳定迁移、自主分解目标并对结果负责。现阶段仍属渐进式逼近。

取公开影展记录、发行方公告与主流影评平台三方数据的加权均值，权重依次为0.4、0.3、0.3，保留一位小数，每季度复核一次。

有效样本少于50条时我们不给评分，只标注片种与年份，避免单一数字误导判断。这类条目会在详情里注明样本不足。

影片条目每周二、周五各复核一次，资讯类内容按事件发生时间即时更新，最近一次全站更新为2025年11月18日。

每条影片数据都标注来源类型，资讯类内容标注首发时间与信息类别。我们不转述无法回溯的二手传闻，可核验字段均可在详情弹窗内查看。

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搜索框目前作为导航入口，输入后点击可跳转至今日热播板块。它支持影片名、模型名与主题词的联想，不收集任何输入内容。

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不会。页面不引入任何第三方统计脚本与广告组件，全部样式与脚本内联，网络请求仅包含页面本身与图片资源。

脚本执行预设步骤，智能体在执行中根据反馈调整步骤。判断标准是能否在中间结果偏离预期时自主重规划，而不是有没有对话界面。

看跨模态的一致性与时序理解，而不是单张图片的描述质量。例如视频里物体消失后模型是否还会继续引用它，这类错误比描述不生动更能说明问题。

不是。有效上下文取决于模型在长文档中段的信息召回率。很多模型在开头和结尾表现稳定，中段明显衰减，选型时应按实际文档结构测试。

看数据能否出境、调用量级与迭代节奏。数据敏感且调用量稳定的场景，开源权重加自建推理更划算；追求能力上限且用量波动大的场景，闭源接口成本更低。

让模型的行为落在人类期望的范围内，包括拒绝有害请求、承认不确定性、不编造来源。对齐不是一次性训练，而是持续的评估与修正过程。

值得。端侧的价值不在能力上限，而在隐私与延迟。文本摘要、离线翻译、输入法补全这类任务，端侧模型的体验已经接近云端。

三条硬标准：数据可回溯、结论有边界、作者可联系。不满足任一条的内容不进入正式条目，仅在资讯流中以简讯形式出现并标注来源。

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