新论文提出 System-1 筛选 System-2 以优化 AGI 效率

2026 年 10 月 30 日，arXiv cs.AI 板块发布了一篇题为《迈向 AGI 是否取决于 System-1 对 System-2 的筛选执行？》的论文。该研究提出通过 System-1 轻量预测器筛选交互，仅让 System-2 执行有价值任务，以提升迈向 AGI 的效率。 该方法构建了“预测-门控-执行-更新”闭环。在理想筛选条件下，执行算力可降至 1/ρ_u，并通过界定选择遗憾来优化计算资源的利用。 研究进一步论证指出，“信息量算力”比总算力更能描述 scaling 效率，为 AGI 研究提供了新的效率坐标，强调了筛选机制在资源分配中的核心价值。

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