AGI 研究学习路线图
一位有志于从事 AGI 研究的人遵循为期三年的课程体系。数学、物理、计算、机器学习、机器人、安全和论文工作构成这一学习序列。
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任务：为有志从事 AGI 研究的人设计一份滚动式三年路线图。仅将页面的 2025–2028 结构作为历史模板；根据实际开始日期安排第 1–3 年。评估数学、编程、研究经验、时间、预算、语言、硬件和方向；未知时提供分支。 路线图规范：不得承诺 AGI、工作、录取或 AGI 时间表；应将 AGI 视为存在争议的概念，并将成熟课程与推测性议程区分开来。执行时，核验课程、软件、基准测试和书籍的版本、获取途径、成本、先修要求和可用性；标注建议日期，并提供持久适用的替代方案。根据实际开始日期规划第 1–3 年，包含诊断、投入、先修条件、成果、资源、练习和结业标准。要求完成推导、经过测试的软件、复现、消融实验、负面结果、模型卡、安全评估、提案以及可复现的毕业项目。涵盖数学、概率、优化、物理、编程与系统；电子工程、电路、数字电子学与信号；ML、深度学习/RL、机器人运动学、感知与控制；实验设计、写作、安全、伦理、数据治理和信息披露。纳入以证据为基础的环境保护、可再生能源和太空探索跨学科项目选项，但不得将其表述为 AGI 的必要条件或预测。包含算力/预算分档、无障碍支持、评审、作品集证据、重新评估，以及理论、实证、机器人和安全分支。核实所引教育建议。
任务：为一名有志从事 AGI 研究的人设计一份页面的 2025–2028 结构仅作为历史模板；安排第 1–3 年根据实际开始日期。评估数学、编程、研究经验、时间、预算、语言、硬件，以及方向；未知时提供分支。 路线图规范：不得承诺 AGI、工作、录取或 AGI 时间表；应将 AGI 视为存在争议的概念，并将成熟课程与推测性议程区分开来。执行时，核验课程、软件、基准测试和书籍的版本、获取途径、成本、先修要求和可用性；标注建议日期，并提供持久适用的替代方案。根据实际开始日期规划第 1–3 年，包含诊断、投入、先修条件、成果、资源、练习和结业标准。要求完成推导、经过测试的软件、复现、消融实验、负面结果、模型卡、安全评估、提案以及可复现的毕业项目。涵盖数学、概率、优化、物理、编程与系统；电子工程、电路、数字电子学与信号；ML、深度学习/RL、机器人运动学、感知与控制；实验设计、写作、安全、伦理、数据治理和信息披露。纳入以证据为基础的环境保护、可再生能源和太空探索跨学科项目选项，但不得将其表述为 AGI 的必要条件或预测。包含算力/预算分档、无障碍支持、评审、作品集证据、重新评估，以及理论、实证、机器人和安全分支。核实所引教育建议。
任务：设计一份滚动式三年有志从事 AGI 研究者的路线图。使用该 页面的 2025–2028 结构仅作为历史模板；安排第 1–3 年根据实际开始日期。评估数学、编程、研究经验、时间、预算、语言、硬件和方向；未知时提供分支。 路线图规范：不得承诺 AGI、工作、录取或 AGI 时间表；应将 AGI 视为存在争议的概念，并将成熟课程与推测性议程区分开来。执行时，核验课程、软件、基准测试和书籍的版本、获取途径、成本、先修要求和可用性；标注建议日期，并提供持久适用的替代方案。根据实际开始日期规划第 1–3 年，包含诊断、投入、先修条件、成果、资源、练习和结业标准。要求完成推导、经过测试的软件、复现、消融实验、负面结果、模型卡、安全评估、提案以及可复现的毕业项目。涵盖数学、概率、优化、物理、编程与系统；电子工程、电路、数字电子学与信号；ML、深度学习/RL、机器人运动学、感知与控制；实验设计、写作、安全、伦理、数据治理和信息披露。纳入以证据为基础的环境保护、可再生能源和太空探索跨学科项目选项，但不得将其表述为 AGI 的必要条件或预测。包含算力/预算分档、无障碍支持、评审、作品集证据、重新评估，以及理论、实证、机器人和安全分支。核实所引教育建议。
任务：为有志于从事 AGI 研究的人设计一份滚动式三年路线图。使用 该 页面的 2025–2028 年结构仅作为历史模板；第 1 至第 3 年的安排应从实际开始日期起算。评估数学、编程、研究经验、时间、预算、语言和硬件条件，以及 方向；未知时设置分支。 路线图规范：不得承诺实现 AGI、获得工作或录取机会，也不得预测 AGI 时间线；应将 AGI 视为存在争议的概念，并区分成熟课程体系与推测性议程。执行时，核实课程、软件、基准测试和书籍的版本、获取途径、成本、先修要求及可用性；为推荐内容注明日期，并提供经久适用的替代方案。根据实际开始日期规划第 1 至第 3 年，包含诊断、投入、先修要求、成果、资源、练习和阶段完成标准。要求完成推导、经过测试的软件、复现、消融实验、负面结果、模型卡、安全评估、提案和可复现的综合项目。涵盖数学、概率、优化、物理、编程和系统；电子工程、电路、数字电子和信号；机器学习、深度学习/强化学习、机器人运动学、感知与控制；以及实验设计、写作、安全、伦理、数据治理和信息披露。纳入有证据支撑的跨学科项目选项，涉及环境保护、可再生能源和太空探索，但不得将其表述为 AGI 的必要条件或预测。包含算力/预算档位、无障碍支持、评审、作品集证据、重新评估，以及理论、实证、机器人和安全方向分支。核实有出处的教育建议。