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【新智元导读】2026年点亮继续学习，2030年完成全自动编程，2050年独占诺奖级研讨……人类向AI让渡科学主导权的倒计时，好像现已开端。
此前，Jeff Dean曾在NeurIPS 2025炉边说话上，指出了现在LLM痛点在于「缺少继续学习」。
去年底，谷歌团队提出的「嵌套化办法」增强了LLM上下文处理才能，完成了继续学习。
拓宽阅览：完结Transformer控制！清华姚班校友出手，剑指AI「灾难性忘记」
继续学习，关于任何一个模型和智能体来说，至关重要。它是AI能否自我改善，不断涌现的一个中心要素。
全自动化编程（Automated Coder, AC），会不会成为AGI甚至ASI加快到来的要害拐点？
2030年不只或许完成彻底自动化编程，更有约25%的概率在一年内完成向ASI的腾跃！
一旦这个开关被按下，ASI就极有或许快速起飞（25%概率在1年内完成）。
扩展阅览（前作）：末日时刻表来了！前OpenAI研讨员76页硬核推演：2027年ASI接收国际，人类成NPC
针对 AGI 时刻线猜测这一争议论题，团队以为METR-HRS是现在最适合用于线性外推至超强AI的基准。
具体来说，便是以「才能基准趋势外推」作为中心办法，使用METR的编码时刻跨度套件（METR-HRS）来设定到达AGI所需的有用算力，并沿着这条趋势线进行推演。
AI Futures Model 将 AI 软件研制的自动化与加快轨道，直观地划分为三个阶段：
模型对自动化编程器（Automated Coder，AC）的界说十分硬核：
AC可以将某个AGI项意图代码编写作业彻底自动化，直接代替该项意图整个程序员团队。
模型的推演起点的根据是METR图表的趋势外推，并预估「智能体式编码时刻跨度」到达何种水平才算作AC。
除了代码之外，模型还追寻了另一项要害才能——研讨品尝（Research Taste）。
这更像是一种「团队协作」：写代码是执行力，研讨品尝是方向感。执行力再强，假如方向感跟不上，也只是在跑无效路程。
AI研讨品尝的提高速度（即在相同的发展输入下，每做一次试验能带来多少额定价值）。
在顶尖AGI项目中，AI研讨员与人类研讨员的距离，到达了顶尖人类研讨员与中位研讨员距离的2倍。
在简直一切认知使命上，ASI与最强人类的距离，是最强人类与中位专业技能人员距离的2倍。
在模仿推演中，研讨人员发现，存在一些轨道显现AI可以在数月内从SIAR跃升至ASI；但也存在在智能爆破阶段「哑火」的或许，即需求继续经过堆算力才可以做到ASI。
要想完成最快的起飞，常常要一个反应循环：让AI才能每一次翻倍所需的时刻，都比上一次更短。
在此，模型提出了一个要害概念——「仅靠研讨品尝的奇点（taste-only singularity）」：
这一奇点是否会呈现，将取决于「立异主意渐渐的变难发掘的速度」与「AI研讨品尝提高速度」之间的博弈。
假如说AI Futures Model描绘的是AI本身进化的「速度」，那么Nature最新的展望则向咱们展现了这种进化将怎么重塑科学探究的「广度」。
常驻牛津、《超级智能：途径、风险与战略》的作者Nick Bostrom估计，AGI将2050年前后呈现，并具有答复「咱们当时关怀、且原则上可以由科学答复的大多数问题」的才能。
即使没有所谓的超级智能全面主导，到了2050年，AI也或许让科学研讨的方法产生根本变化。
由AI算法驱动的自主体系，结合机器人试验员，可以24小时不间断地霸占生物技能难题。
新技能催生新的科研方法，新知识反过来推进更新、更强的技能，然后不断解锁新的科学范畴。
在此基础上，墨西哥国立自治大学物理学家Juan Carlos Hidalgo给出了一个达观的猜测：
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