2025年12月，Dwarkesh在其最新播客中总结了AI进展的现状与未来趋势。他指出，以强化学习为核心的“中训练”正成为大语言模型的重点突破方向，但这表明AGI仍遥远，因模型需依赖大量预置技能而非泛化能力。他认为，当前AI经济扩散滞后并非技术扩散问题，而是模型能力不足所致。此外，Dwarkesh提到，持续学习将是AGI后提升模型能力的主要驱动力，预计明年前沿团队将发布初步功能，但达到人类水平可能还需5到10年。他还强调，AI在特定任务上的表现常被高估，而真正的AGI需解决复杂智能和劳动的核心问题。评论区反馈补充了对AI错误模式不可预测性及强化学习局限性的讨论。