RL Environments and the Hierarchy of Agentic Capabilities ylc3000 2025-11-12 0 浏览 0 点赞 长文 《RL Environments and the Hierarchy of Agentic Capabilities》 有些人热议AI模型即将取代人类工作，我们实测了这个命题：用9个模型组成一家公司，模拟客服团队，处理150个复杂程度逐步递增的客户请求。结果显示，没有常识支撑，模型远远不能胜任真实工作。 这背后揭示了AI的核心短板——缺乏常识推理和语义理解的稳定性。复杂、非标准的问题暴露了现有自主智能体的脆弱性。简单“理解”不等于能真正“推理”，模型依然像卡在游戏教程里的玩家，等待关键能力的突破。 真实生产场景下，AI并非独立替代人类，而是辅助提升团队效率。未来的关键，不是孤立的AI自动化，而是人机协作和合理的生产力衡量。资本主义经济转型缓慢，但就业结构变化已不可忽视，迫切需要系统规划和策略应对。 这场实验提醒我们：别被炒作迷惑，理性看待AI的潜力与局限。AI的未来不在于“取代”，而在于“增能”，只有解决了常识和推理的根本问题，才能真正释放智能的生产力。 原文链接：surgehq.ai/blog/rl-envs-real-world 网闻录 RL Environments and the Hierarchy of Agentic Capabilities