当前生成式AI模型在规模化上取得显著成功，但仅凭多模态融合的路径无法通往真正的人工通用智能（AGI），核心在于其缺失对物理世界的具身理解，并将语义和语用问题简化为语法操作。实现AGI需放弃拼凑式方法，转向以具身性和互动为核心，重塑智能底层认知架构的范式革命，这将深刻影响AI产业的投资逻辑和未来发展方向。

清华大学教授刘嘉，一位从脑科学与认知科学视角审视AI的思想领袖，在经历AI战胜人类的震撼后，毅然投身“脑科学+AI”交叉研究。他将通用人工智能（AGI）定义为一种“新物种”，而非简单的工具，深刻预示其将颠覆知识型工作和传统教育模式，并呼吁人类以0到1的创造力、跨学科思维和终身学习，与AI共生进化。

邱泽奇教授挑战了对“智能鸿沟”的传统认知，指出其可能源于人类对自身智能的自大，而非AI单向度的“降智”。文章深入探讨了“人机共生”作为新的认知范式，强调通过批判性互动和私域AI的商业化，促进认知发展和多元价值共存。这预示着一个以基础能力培养和批判性思维为核心的、更加包容的智能社会未来。

玛格丽特·博登是一位跨越哲学、认知科学与计算机科学的先驱，她毕生致力于用计算模型探索人类思维与创造力的本质，尤其以其在计算创造力领域的深邃洞见而闻名。她的理论为现代生成式AI奠定了基础，并持续启发着我们思考机器智能与人类心智的深层联系及其对社会的影响。

玛格丽特·博登是一位拥有非凡远见和深邃思想的认知科学家，她以独特的跨学科视角，勇敢地挑战了意识与创造力的传统定义，揭示了复杂心智现象背后可能存在的机械性根源，从而为人工智能的哲学探讨与伦理边界奠定了坚实基础。

Centaur模型作为AI认知基础模型，凭借其强大的预测能力，有望革新心理学及相关领域的实验范式，提供一个高效的“虚拟实验室”。然而，该模型在预测与真正理解人类认知之间引发了深刻的哲学与伦理争议，其“超人类”表现和泛化能力局限性，促使我们重新思考AI在科学发现中的角色与边界。这项研究不仅是技术突破，更是对人类智能本质的持续叩问。

《纽约客》近期报道揭示，AI正在以“效率”为名重塑人类思维与写作方式，可能导致原创性与批判性思维的丧失。麻省理工学院和康奈尔大学的研究显示，过度依赖AI会降低大脑活动、导致思想同质化，并可能强化文化霸权。文章呼吁对AI带来的“平庸化革命”进行理性反思，警惕技术乐观主义的潜在风险。

极客公园的最新AI高考测评显示，主流大模型在过去一年取得显著进步，已具备冲击中国顶尖大学的实力，尤其在数学和多模态理解方面表现突出。然而，AI在处理模糊视觉信息、进行深层思辨和情感表达上仍存在盲区，其发展呈现非线性特点。文章进一步探讨了AI在高考场景中的成功与失败案例，以及这些能力演进对社会伦理（如作弊担忧）和未来人机智能协作的深远启示。

清华大学刘嘉教授提出，在通用人工智能（AGI）时代，人类需要超越传统教育，培养五项核心通识能力：研究、统计、逻辑、心理和修辞。这些能力旨在帮助人类提出正确问题、理解数据关系、进行深度推演、洞察自我与他人，并有效说服与引领共识，从而在机器智能日益强大的未来中重塑自身价值和角色。

清华大学刘嘉教授提出，在通用人工智能（AGI）时代，人类需要超越传统教育，培养五项核心通识能力：研究、统计、逻辑、心理和修辞。这些能力旨在帮助人类提出正确问题、理解数据关系、进行深度推演、洞察自我与他人，并有效说服与引领共识，从而在机器智能日益强大的未来中重塑自身价值和角色。

麻省理工学院最新研究揭示，过度依赖大型语言模型（LLM）可能导致人类大脑神经连接减少47%，认知能力下降，并形成“认知债务”。尽管AI短期内能大幅提升工作效率，但它却以削弱深层思考和长期学习能力为代价，引发了对AI工具使用模式、教育策略及未来人机协作模式的深刻反思。

自变量机器人团队提出了一种创新的统一架构，旨在突破当前具身智能多模态处理的局限，让AI能像人类熟练工匠般直觉地操作工具。该架构通过端到端学习，消弭了视觉、语言和行动之间的边界，实现了感知、推理与动作的无缝融合，从而解锁了符号-空间推理、物理空间推理等一系列高级具身智能能力，预示着机器人将实现更深层次的跨模态理解与通用操作，为AI与物理世界的交互带来范式性的变革。