本文阐述了陈天桥创立的MiroMind在AI领域的独特路径。文章将当前主流AI分为“文科模型”（如OpenAI，侧重语言生成与模拟）和“理科模型”（MiroMind追求的方向，强调因果推理与可验证性）。MiroMind反对单纯追求“行为主义”（图灵测试）或“功能主义”（替代工作），提出构建“通用推理引擎”的新定位。其核心是放弃“全知全能”幻想，承认模型会出错，通过引入“自我纠错”机制和外部反馈闭环来生存。目标不是聊天机器人，而是“可审计、可验证的通用问题求解器”，瞄准科研、工业等高容错门槛的B端“深水区”。文章以BrowseComp案例说明，小参数模型通过Agent交互可战胜更大模型，证明了推理能力可通过架构创新实现。最终，作者将理想的AGI比作一把精准剔除谬误的“手术刀”，而非无所不知的“神”。...
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