人机协作构建虚拟世界
迈向通用人工智能 (AGI)
使用Google Gemini生成的。
XWorker的宏伟目标是推广其独特的动态模型编程方法，汇聚全球的智慧与力量，共同构建一个无限演进的虚拟世界。我们相信，通过这个动态、开放的平台，并辅以深度的人机协作，我们将开辟一条通向AGI的全新路径。
核心哲学：智能系统-模拟论
智能的本质在于对重复现象的“模拟”。从微观的神经元到宏观的大模型，都在不断地模拟世界以求理解和预测。智能的涌现，则源于系统对自身的迭代“自我模拟”。
单个神经元
作为基本单元，其工作机制是对输入模式的微观模拟和响应。
神经网络
放大模拟能力，通过层层转换信息，模拟复杂的映射关系。
人工智能大模型
将模拟推向新高度，通过模拟海量数据来“逼近”人类智能。
模拟的迭代与智能的涌现
点击左侧卡片查看不同层级的模拟。智能的真正飞跃来自于“元模拟”——即对模拟过程本身的模拟。这种迭代的自我反思，使得系统能够从简单的模式识别，提升到更深层次的抽象和泛化，从而实现智能的“涌现”。
实现路径：动态模型与开放虚拟世界
我们将一切抽象为可动态生成、解释和执行的“模型”，构建了一个高度灵活、可塑且与现实世界相连的虚拟环境。
动态模型的三链条
生成链与解释链互为逆过程，执行链最终递归到元语言（如Java），保证了模型的可执行性。
连接虚拟与现实
“元语言”的存在确保了虚拟世界并非孤立的沙盒，它能够与现实世界进行数据交互和功能调用，使得虚拟世界中的智能能够“接地”。
协作的未来：AI作为原生参与者
在XWorker的世界里，AI不再是外部工具，而是虚拟世界和其自身规则的“原生参与者”。人类与AI将共同创造、共同演化。
发挥直觉与创造力，定义高层目标和愿景。
发挥计算与泛化能力，填充细节、优化实现、自我演化。
人机协作
点击上方按钮，查看不同角色的职责。两者共同作用于动态模型世界，推动智能的持续涌现和生态的繁荣。
挑战与机遇：共同探索的邀请
我们深知，实现AGI和构建如此宏大的虚拟世界面临诸多挑战：系统稳定性、复杂性管理、AI对齐与控制、经验的现实“接地”等等。
然而，这些挑战正是XWorker的魅力所在，它们是激发创新、吸引顶尖人才共同探索的巨大机遇。
