如图展示了一个模型从头开发的完整可运行的五子棋游戏， 这种端到端的自主执行能力正是未来 AI 系统的核心价值所在 ，证明了其在实际工作场景中的巨大应 用潜力。 LIMI 的发现挑战了 "数据规模决定能力上限" 的传统认知，提出了 能动性效率原则 ：模型能动性的发展更依赖于对能动性本质的理解和高质量数据的精准构造， 而非简单的数据堆叠。 这一发现为大规模部署具备真正工作能力的 AI 系统开辟了可行路径 ，表明理解能动性的核心机制比盲目扩大数据规模更为重要。 AI 能动性的时代要求系统不仅能思考，更要能干活：包括协同编程（人机协作开发）和自动化科学研究。LIMI 仅用 78 个样本就超越 GPT-5 达 14.1%，并发现了能动性效率原则： AI 能动性不仅来源于数据丰富性，更来自于战略性构建。 本文来自于上海创智学院和上海交大刘鹏飞老师团队，团队专注于构建最前沿 AI 系统。核心作者来自于香港理工大学，上海交通大学，以及中国科学技术大学。 从 ChatGPT 到 Claude，从 Codex 到 Claude Code，全球科技公司正在 "能动性" 领域展开激烈竞争。这一趋势反映了产业界的关键认知： 能动 性能 ...