01
OpenAI
专业代理、模型单位成本与产品分发。
观察付费留存、长任务可靠性与每项完成任务的真实成本。
官方来源 ↗AGI RESEARCH LAB / 01
未来不止一条路径。
从你的假设开始。
结合头部 AI 公司动态，通过多算法推演社会变化、创业机会与产业投资敞口。调整假设、核对来源，保留可复算的研究记录。
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01 / NOWAI
→智能工具
02 / IFRSI
→递归自我改进
03 / IFSI
超级智能
这是研究框架，各阶段及其到达日期均不确定。
01 / SCENARIO EXPLORER
假设改变，未来如何变化？
滑块是示例假设，不是世界的实测分数。先看基线，再测试你认为可能成立的条件。
示例基线 · 2035
模型加载中…跨过 RSI 代理门槛—模拟路径占比
跨过 SI 代理门槛—模拟路径占比
尚未跨过 RSI 门槛—在所选期限内
示意能力指数中位数 · 阴影为第 10–90 百分位
以上是条件模拟占比，不是经过校准的发生概率；指数为模型变量，不是 AGI 实测成绩。
哪些假设最影响结果？
单项参数 +10 点（超过 90 则 −10），相同种子、384 条路径。这是模型敏感性，不是现实因果测量。
02 / EVIDENCE RADAR
跟踪公司，更要追问信号。
快照最近检查：2026-10-31T16:20:44Z
现有每日发布任务检查五个官方来源；本页每五分钟检查已发布快照。自动发现的元数据不等于独立核验。
02
Anthropic
企业工作流、代码能力与自主权限控制。
观察生产部署、云供应承诺与客户使用后的利润变化。
官方来源 ↗03
Meta
消费级分发、开放生态与广告变现。
观察产品留存、许可边界、资本开支与自由现金流。
官方来源 ↗04
SpaceX / xAI
Grok、算力、连接与基础设施整合。
核对最新披露的集团结构、分部经济性与实际交付，不能由品牌名推定可交易代码。
官方来源 ↗05
Google DeepMind
科研自动化、云与现有分发网络。
观察科研成果独立复现、云利润和基础设施的现金回报。
官方来源 ↗最新来源条目与抓取状态
03 / HUMAN CONSEQUENCES
技术向前，社会如何应对？
随证据变化持续复查的条件性研究问题。以下是编辑情景分析，不是用未来结果训练出的结论。
工作与收入
自动化可能扩大小团队的服务范围，也可能先压缩初级任务和议价能力。追踪工资、工时与增加值，不能只看任务测试。
科学与教育
实验设计和辅导成本下降，须由复现率、临床终点与长期学习效果验证；实体世界验证可能仍是瓶颈。
能源与基础设施
电网、冷却与互联需求可能增长；效率进步、重复建设和低利用率也会逆转投资逻辑。
权力与治理
所有权和使用权影响生产率收益的分配。观察集中度、可迁移性、审计质量，以及审计能否改变部署决策。
安全与信任
更强的代理可能加强防御，也可能放大滥用。追踪真实事故、损失、权限控制和应急干预能力。
生活与社会制度
若进展安全且收益广泛分享，服务成本可能下降。税制、公共服务与问责可能调整缓慢，丰裕不会自动出现。
04 / OPPORTUNITY MAP
机会，要经得起付费验证。
可靠的行业工作流
向明确的预算负责人出售可衡量的结果。六周内测试三个付费试点，把纠错与交付成本计入。
验证与安全服务
出售审计准备度或故障成本下降。只有免费评估、没有买方和续费预算，需求证据仍弱。
实体研究自动化
把模型接入仪器与可复现反馈，比较完整实验周期、认证和支持成本。
能源与算力效率
扣除改造、融资和运维后衡量实际节约。名义效率提高不等于正现金流。
值得研究的股市敞口
进入投资研究 ↗以下是研究例子，不是推荐排序；不提供实时行情或收益预测。技术进步可以与低股东回报并存，需用最新披露核对上市状态、财务、估值与风险。
| 主题 | 研究示例 | 检验与失效条件 |
|---|---|---|
| 算力供应链 | NVDA · AMD · AVGO · TSM · ASML | 订单、利润率、客户集中度、出口规则与定制芯片替代。 |
| 云与分发 | MSFT · AMZN · GOOGL · META | AI 增量收入能否覆盖折旧、资本开支与价格竞争。 |
| 供电与冷却 | ETN · VRT · SU.PA | 并网与交付、订单兑现、利用率和现金回收。 |
| 中国平台与应用 | 0700.HK · 9988.HK / BABA | 付费采用、云利润率、监管变化与融资稀释。 |
05 / MAKE IT YOURS
留下判断，下次用证据复查。
本机保存和导出免费。参数与笔记留在浏览器，只有在会员页主动保存才会上传。
当研究需要跨设备持续积累
为持续变化的判断，保留版本。
现有 AGI 云端会员支持跨设备保存情景与版本历史，使用独立会员钥匙，不会自动绑定免费账号。
50 个工作区 · 每区 10 个版本 · 每版 64 KiB · 总计 5 MiB。不自动续费，不增加 AI 额度。
9 USDT / 30 天
另加订单匹配尾数与网络费用，目前仅支持 USDT。
正在检查当前可用状态…
打开会员页不会上传、下单或扣款，需要在该页主动保存。
06 / OPEN THE MODEL
算法透明，边界明确。
01 · 系统动力学
以季度步进，能力与研发自主性随资源、部署约束和反馈交互演化；系数均为显式假设。
02 · 蒙特卡洛集成
1,024 条可复现路径，采样慢、中、快三种情景，初始权重为 28%、50%、22%。区间只描述模型内部差异，无法覆盖所有不确定性。
03 · 证据权重更新
近 90 天有可靠日期的官方条目可触发微弱启发式更新，每家公司最多一个信号。公告不是独立测量；这种贝叶斯式加权尚未校准。
04 · 神经网络代理
4→12→8→1 神经网络学习 2035 年期限的 200 个模拟器合成样本（160 训练、40 留出）。它近似模拟器，不预测真实未来，也不替代主结果。
查看具体门槛、假设与局限
RSI 代理门槛：能力 ≥ 0.72、自主性 ≥ 0.55、反馈倍数 ≥ 1.55，持续四季度。SI 代理门槛：跨过 RSI 后，能力 ≥ 0.92、自主性 ≥ 0.80，持续四季度。这些是建模选择，不是公认科学标准。
模型起点为 2026.75，初始能力 0.32、自主性 0.13。系数未用历史结果集拟合，也没有已验证的 RSI/SI 结果标签用于校准。模型不估计失业率、地缘事件、公司收益或生存风险。治理参数仅简化部署速度，不衡量安全收益。
查看核心算法源码 · 查看来源快照 · 每日自动计算的基线每日发布会用来源快照重新计算默认情景；你的已保存假设和旧快照会保留，直到你主动更换。
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