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摘要 - 人工智能（AI）的遗物进步，尤其是大型语言模型（LLMS），已在狭窄的任务中取得了重大进展，例如图像分类，语言翻译，编码和写作。但是，这些模型由于其孤立的体系结构而面临的可靠性和可伸缩性限制，这些模型旨在一次仅处理一个数据模式（数据类型）。这种单模式方法阻碍了他们整合现实世界中挑战和解决问题的任务所需的复杂数据点的能力，例如医学诊断，质量保证，设备故障排除和财务决策。解决这些现实世界中的挑战需要更有能力的人工通用情报（AGI）系统。我们的主要贡献是开放通用智能（OGI）框架的开发，这是一种新型的系统体系结构，是AGI的宏设计参考。OGI框架基于在多个可以作为单个系统无缝运行的专用模块中进行认知的前提，采用了智能系统设计的模块化方法。OGI使用动态处理系统和织物互连会集成这些模块，从而实现实时适应性，多模式集成和可扩展处理。OGI框架由三个关键组成部分组成：（1）指导操作设计和处理的总体宏设计指南，（2）控制路由，主要目标，指令和加权的动态处理系统，以及（3）框架区域，一组专业的模块，可在凝聚力形成一个统一的认知系统。通过将人类认知原理的已知原理纳入AI系统中，OGI框架旨在克服当今智能系统中观察到的挑战，为更全面和背景感知的解决问题的能力铺平了道路。Index Terms —Artificial General Intelligence (AGI), Artificial Intelligence (AI), Open General Intelligence (OGI), Dynamic Processing System, Cognitive Architecture, Modular AI Systems, Scalable AI, Multi-Modal Integration, Human-Like Cognition, General Intelligence, Specialized AI Modules, AI Scalability, Adaptive AI Systems, Reference Design, Intelligent Systems
创建可扩展的AGI：开放的通用智能框架
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