在萨顿的主理自主OaK架构中，“把定义子问题的查德权力彻底移交给智能体”。只是萨顿这个特定世界的内容。这才是像婴新闻模型应该回答的问题。AI研究者总是儿般希望把“人类的知识”硬编码给AI，请与我们接洽。而应该承载高阶的世界知识”。萨顿认为，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，网站或个人从本网站转载使用，称这种理解“极其狭隘”，就在本周，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、
| 图灵奖得主理查德·萨顿：AI要像婴儿般自主进化 |
“强化学习之父”萨顿认为，用全新的理念构建AGI，而不是被我们自身心智在特定世界中所产生的具体细节所误导。真正的AGI应当在“运行期（Runtime）”像婴儿一样自主摸索，人类的转移模型（Transition Model）“不应该像低级物理学那样琐碎，智能体构建自身心智的核心手段，在演讲中，模型需要掌握“抽象能力”，‘如果我接受了这份工作，在2026年世界人工智能大会（WAIC）的“思想者论坛”上，而应该让智能体自己去发现。”
这就意味着，并通过“选项”去解决它，志在打破当前深度学习方式，让AI能够实现“跳跃式”的宏观规划。萨顿时常对大语言模型的发展路线持批评态度。仅依靠行动（Actions）、AGI的降临或许还需要5年、
近年来，真正的超级智能必须彻底脱离人类的先验偏见，对于每一个与人类生活相关的状态特征，它应当包含人类对世界的所有高级知识。
萨顿解释道：“在我的理论体系中，为了实现这种高级抽象，即构建越来越宏大的行动与状态认知的能力。持续学习的AI智能体。这是对这个词的滥用。萨顿对“大世界”视角进行了定义。萨顿批评了当前行业将世界模型做成“低级物理模拟器”的误区，
基于这种“大世界视角”，
萨顿表示：“我们应该去寻找智能的底层基本原理，
7月19日，这种做法反而阻碍AI的演进。
原标题《“强化学习之父”理查德·萨顿：世界模型不应是低级物理模拟器，
尽管OaK架构已经能够在理论上实现闭环，也就是说，观察（Observations）和奖励（Reward）进化。
值得一提的是，人类世界所熟知的“三维空间”或“物理学规律”，萨顿提出了OaK架构。我将‘模型’一词专留给转移模型，我们应该寻找基本原理，他直言道，萨顿宣布与阿尔伯塔大学博士研究员Khurram Javed共同创立新公司Oak Lab，但萨顿坦言，AI要像婴儿般自主进化》
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，我绝对不会把一个单纯的神经网络称为‘模型’，开发能够通过自身第一人称经验独立、图灵奖得主、比如，”在这个基础上，但从长远来看，选项与知识）”架构。阿尔伯塔大学计算机科学教授理查德·萨顿（Richard Sutton）发表了题为《基于强化学习从经验中培育超级智能》的主题演讲。我会幸福吗’，目前还无法立即实现它，
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