近日，技术专家Vinci Rufus在其博客提出引发业界热议的观点：实现通用人工智能（AGI）的核心挑战在于系统工程整合，而非单纯的模型训练。文章指出，当前大型语言模型（如GPT系列）虽在特定任务表现卓越，但距离真正的AGI仍存在架构层面的根本性缺陷。作者强调需要突破现有范式，通过多模态感知、实时世界交互和动态知识更新等工程化方案构建新型AGI框架。该文在Hacker News引发238条深度讨论，获得118点热度，凸显了学术界与工业界对AGI实现路径的持续分歧。这一观点可能对OpenAI、DeepMind等机构的研发战略产生深远影响。