“如果一个 AI 能解 IMO，但解决不了任何现实问题，那它不是通用人工智能。”

这是卡内基梅隆大学助理教授、艾伦人工智能研究所研究科学家，蒂姆·德特默斯对 AGI 给出的判断，他用一篇文章 《通用人工智能为何不会成为现实》 直接把 AGI 从神坛上拽了下来。

有意思的是，几天后，加州大学圣地亚哥分校助理教授、Together AI 内核副总裁丹·傅，给出了完全相反的判断。他写了一篇 《通用人工智能终将成为现实》，说 我们也许早就已经实现了 AGI。

于是，两篇文章，一场关于 “AGI ” 的争论，被带进了播客现场。

这场讨论并非空谈，两位嘉宾都是同时深耕学术界与产业界的一线研究者。

蒂姆·德特默斯长期深耕深度学习量化领域，即模型压缩，如何在更低精度、更少算力下，让模型保持可用性能。

在蒂姆·德特默斯看来，判断 AGI 是否成立，首先要回到一个常被忽略的前提：计算是物理的。

在他看来，内存迁移、带宽、延迟，以及冯·诺依曼瓶颈，决定了算力不可能无限扩张。他说 “几乎所有指数增长，最终都会撞上资源和物理极限”。 所以，指数增长终将放缓，Scaling Law 也不例外。

但丹·傅显然不这么看。在他看来，现在谈“算力见顶”，还太早了。丹·傅每天都在和 GPU 内核、算力利用率打交道，在他看来，“我们甚至还没真正用好上一代硬件。”

在现实系统中，算力其实被严重低估和浪费了， 大量性能消耗在内核调度、系统开销和工程细节上。更关键的是，人们今天评测和使用的“最强模型”，往往是基于一到两年前的算力集群训练出来的，它们并不能代表当下硬件和大规模集群所能达到的真实上限。

他因此提出了一个直观的估算思路，用来说明算力增长的潜力来自多个维度的叠加：

• 新一代硬件 带来约 2–3 倍 的性能提升；

• 系统与工程优化 将算力利用率提升 约 3 倍；

• 更大规模的集群 再带来 约 10 倍 的规模效应。

这三者相乘，意味着可用算力在理论上可以提升接近 90 倍。这并不是纸面上的推算，而是正在产业中逐步发生、逐步兑现的现实潜力。

有意思的是，当争论继续推进，两人反而在一个问题上开始靠拢：AGI 到底是什么？

关于 AGI 的定义，大致有两种主流视角：

一种从认知能力出发，看模型能否覆盖足够多的认知任务；

另一种则从经济角度出发，看它是否真的改变了生产方式。

这一点上，双方达成一个共识：AGI 是什么并不重要，重要的是，它有没有改变我们工作的方式。

在访谈后后半部分，大家从未来拉回到了现实，Agent 成为了关键话题。

丹·傅在节目中提到一个有趣的时间点：2025 年 6 月， 那是他第一次意识到，Agent 可能真的越过了拐点。

他当时发现机器学习工程中最难的技能之一、编程领域的终极难题——“GPU 内核编程” 被代码智能体啃下来了。他自己亲测：原本一个 GPU 内核功能开发得磨一周，那天靠着代码智能体，一天就搞定了三四个，工作效率直接提升了 5 倍。而他的团队用上后，那些原本需要整支团队耗数月的复杂系统开发，也变得轻装上阵。

这让丹·傅想起了自己对自动驾驶的态度变化，从长期怀疑到真正坐上 Waymo，他意识到技术的突破可能藏在某个猝不及防的瞬间。

针对 Agent 的爆发式潜力，蒂姆·德特默斯曾发布了一篇掷地有声的文章 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》。在他看来，代码 Agent 本身就是高度通用的 Agent，因为代码几乎可以描述和解决所有数字化问题。他甚至直言，“超过 90% 的代码和文本，本就应该由 Agent 来生成。但同时他也强调，“人类必须对最终结果承担责任，而非盲目依赖 AI 的输出。”

两人将 Agent 形象地比作“需要精细化管理的实习生”，只要给它明确背景信息、拆解任务边界、设定执行约束，人类无需过度干预其执行过程，而是把注意力聚焦在把控方向上，用专业判断力校验结果。而在 Agent 时代，真正吃到红利的将是有深厚积累的专家，其专业基础越深厚，Agent 能为其创造的效率增量就越显著。

在节目的最后，关乎对 AI 行业未来的预判，双方抛出了一系列深刻洞见。

在他们看来，小模型会成为行业新热点、开源模型会进一步飞跃；新硬件、多模态、端侧 AI 都会有进一步发展。

其中，硬件赛道将走向多元化发展，模型训练与推理环节的专业化分化会进一步加剧。

更值得关注的是，Transformer 架构独霸天下的时代会落幕，各类新架构会登上时代舞台。

他们还特别提到了中国的 GLM-4.7、MiniMax、DeepSeek 等优秀模型，对中国大模型的快速进步表达了高度认可。

在他们看来，相比技术路线相对集中的美国，中国团队反而更敢于探索多种可能性，比如状态空间模型、线性注意力以及混合架构等，通过架构创新或极致性能，让开源模型脱颖而出。

同时，他们也指出，中国的模型团队在技术路线上更 务实。与“先做出最强模型，再等待应用出现”的硅谷思路不同，中国团队更关注模型是否真正能落地、是否能在现实场景中产生价值。正是这种务实的发展思维，可能会在未来深刻影响人工智能的技术形态以及它所能创造的社会价值。

以下是播客全文，更多精彩细节，欢迎来看：

“AGI 能否成为现实”之争

主持人：蒂姆，几周前你发表了一篇极具争议性的精彩博文，标题是 《通用人工智能为何不会成为现实》。而丹，你在几天后也发布了一篇同样引人入胜的回应博文，标题为 《通用人工智能终将成为现实》。我想先了解一下二位的背景，你们都有着一个有趣的特点，就是兼具产业界和学术界的从业经历。蒂姆，不如你先讲讲吧。

蒂姆・德特默斯：我是卡内基梅隆大学机器学习与计算机科学系的助理教授，同时也是艾伦人工智能研究所的研究科学家。

我过往的研究主要聚焦于高效深度学习量化技术，简单来说就是模型压缩， 把大模型从 16 位精度压缩到 4 位精度左右，这方面我做了不少核心研究。比如一种高效的微调方法，我们将模型压缩至 4 位精度，在模型上使用适配器，这样所需的内存相比全精度模型能减少多达 16 倍。

目前我正致力于代码 Agent 的研究， 我们将在约两周后发布一项非常令人振奋的成果，打造出了目前最先进的 Agent，它能快速适配私有数据，在任意代码库上都能实现出色的性能表现，这一成果真的让人充满期待。

主持人：丹，该你了。

丹・傅：我是加州大学圣地亚哥分校的助理教授，同时担任合聚人工智能公司的内核副总裁。

在产业界，我的工作主要集中在提升模型的运行速度，GPU 内核正是将模型转化为实际在 GPU 上运行程序的关键，你可以把它理解为专门的 GPU 程序。

我的博士阶段以及实验室的大量研究都围绕这一方向展开，比如我研发了快速注意力机制，这是一款针对当下多数语言模型核心运算的高效内核。我还研究了 Transformer 架构之外的替代架构， 比如状态空间模型等。

在合聚人工智能，我主要关注如何打造当下最优的语言模型，以及如何进一步提升它们的运行速度。

就在本期节目录制的今早，我们还和库尔索公司联合发布了一篇博文，介绍了我们如何为其多款模型实现加速，并助力他们在英伟达的布莱克韦尔（Blackwell） GPU 上推出了作曲者 2.0 模型，这大概就是我的工作内容。

从 AGI 的定义，聊到对 AGI 的现实判断

主持人：接下来我们聊聊通用人工智能的话题，节目后半段再探讨 Agent 和代码 Agent，以及二位的相关见解。通用人工智能这个术语被大家广泛使用，但我想大家都认同，目前还没有人能准确定义它。为了本次探讨，二位认为什么样的通用人工智能定义是实用的？

丹・傅：当然。我和蒂姆在这一系列博文中 反复探讨的一个问题，就是通用人工智能的定义。

就我而言，我最近一直在思考，以当下的模型发展水平，尤其是语言模型，再结合后续会谈到的 Agent 来看，以 5 年前、10 年前，甚至我和蒂姆刚开始读博时任何人给出的通用人工智能定义，我们其实已经实现了当时的设想。如今的模型能写代码、能生成人类语言，即便有时用词上会有些小瑕疵，但确实能完成这些令人惊叹的任务。我还会思考，这种技术发展到何种程度，会引发一场新的工业革命，真正改变我们当下的工作方式，并产生巨大的经济影响。

在软件工程领域，我觉得我们已经身处这样的变革中，或者说即将迎来全面变革。虽然在一些高度专业化的领域，比如模型未必能写出世界上最优质的福兰语和钴语言代码，但在网页开发，甚至很多底层系统工程方面，它们的表现已经非常出色。

我写那篇博文的一个原因就是，审视当下的发展，我们或许已经实现了通用人工智能，或者说某种形式的通用人工智能。即便尚未完全实现，下一代正在训练的模型，只要比当下的模型表现更好，我们就已经取得了令人惊叹的突破。

蒂姆・德特默斯：我写那篇博文时发现，自己竟然忘了在文中给出通用人工智能的定义，尽管整篇文章都围绕这个主题展开。我想这在某种程度上也反映了我们对通用人工智能的思考现状 —— 我们并未认真去界定它。当然，目前存在多种定义，各有优劣，正如你所说，没有一个定义能获得所有人的认同。

我简单提几种比较主流的，一种是将通用人工智能视为认知能力、认知任务的集合，关注模型能完成哪些认知层面的工作。 软件工程、文本创作都是高度依赖认知的任务，而让机器人在空间中移动则更偏向操作层面，当然也有人认为肢体移动的规划也属于认知范畴，但多数人会将其区分开来，认为所有数字化的任务都属于认知领域，物理层面的操作则超出了这一范畴。

另一种我认为很有意义的定义视角是经济层面，看人工智能是否能引发一场新的工业革命，是否具备广泛的实用性，能应用到各个领域，推动各类工作的效率提升，就像计算机的出现那样。 当然，计算机刚出现时，生产率其实出现了下降，直到其在经济中广泛普及，生产率才重新回升。通用人工智能的发展或许也会经历类似过程，在软件工程等领域，其带来的效率提升已经十分显著。

主持人：我们直接切入核心争论吧。蒂姆，你曾提到 AGI 的相关构想的起源，这一点让我觉得很有意思，你能展开讲讲吗？

蒂姆・德特默斯：好的。先梳理一下整体的背景，当下关于 AGI 的一些观点，根植于特定的思维模式，主要来源于有效利他主义社群和理性主义社群。

我 15 年前也曾是这些社群的一员。在推特上，总能看到有人说 “两年内就能实现通用人工智能”，一年后又有人说 “两年内就能实现通用人工智能”，年年如此。我觉得这种想法有些草率，也体现出一种信息茧房的状态，持这种观点的人很少接触不同的想法。这也是我写那篇博文的主要动机，我希望提出一些不同的观点，为当下主流的思考提供一种反视角。

算力是否见顶

主持人：你核心的观点是，这些构想与实际的计算现实之间存在矛盾，这样概括准确吗？

蒂姆・德特默斯：没错。这其中既涉及物理层面的限制，也有理论层面的问题，而这两方面都存在 一个共同的规律 —— 收益递减。所有指数级增长的事物最终都会放缓，因为发展需要资源，而资源总会耗尽，这里的资源可以有多种解读。

从物理层面来看，技术的进一步发展会变得越来越困难，几乎所有研究和开发领域都是如此。前期的进展往往容易实现，而后续要取得突破，需要投入更多资源，发展速度也会越来越慢。

再看计算设备的物理现实，以及计算本身的结构， 其实有用的计算主要包含两个环节：

首先是将数据从不同位置收集起来，汇聚到指定位置，然后对这些信息进行整合，完成信息的转化处理。简单来说，就是结合已知信息，计算出未知的新信息。有用的信息，必然是从已有的信息中转化而来的。如果只是大量转移信息，却不进行处理，就无法产生新信息；如果只是对现有信息进行大量计算，又会错失跨领域的洞察和间接的启发。我认为这一点与我们当下的神经网络架构高度契合。

早期的卷积神经网络表现出色，原因就在于它们几乎不怎么移动内存，而是专注于大量计算，这意味着这类设备需要强大的浮点运算能力，而内存带宽则没那么重要。当发展到大规模密集计算、大矩阵运算阶段，就到了当下神经网络的发展方向，但此时仍保留着循环机制的特点，需要关注之前的状态。不过由于循环的特性，计算的内存复用率极低。

而 Transformer 架构，先是通过大矩阵将前一层的输入信息进行转化，再通过注意力机制实现跨时间或空间的信息关联。我认为这是处理信息最根本的两种方式：一是让信息之间建立关联，或对信息进行转化；

二是让信息与关联较远的其他信息建立联系，也就是挖掘长期关联，并基于已有信息进行转化。

主持人：你认为这一发展进程正在放缓，对吧？你的博文中有一句非常引人注目的话，称 “图形处理器的发展将不再有实质性突破”，这是核心观点，能说说原因吗？

蒂姆・德特默斯：这个观点包含两层含义，首先是一个非常根本的物理问题，也就是我刚才提到的内存转移和计算的关系。

计算要产生价值，就必须将内存数据转移到进行计算的本地区域，这其实是一个几何问题。你需要一个大容量的信息存储区，然后将其中的信息转移到计算区域。而我们已经找到了实现这一过程的最优物理方式：配备大容量但速度较慢的动态随机存取存储器，再将数据转移到高速缓存中。

从几何结构来看，这是实现高速运算的最优解，针对特定规模的计算任务，这种架构的效率是最高的。如果是矩阵乘法这类不同规模的计算任务，就需要使用图形处理器而非中央处理器，因为图形处理器虽然延迟更高，但吞吐量更大，能传输更多数据，只是速度稍慢。我们可以对缓存的结构、大小，以及核心的共享方式做一些微调，但归根结底，核心的问题始终存在 —— 这是一个几何难题，空间的利用方式是有限的，这就决定了数据的访问模式和延迟始终存在固定的限制，其中最大的延迟来自大容量的动态随机存取存储器，这也是主要的性能瓶颈。这一瓶颈也被称为 冯・诺依曼瓶颈，几乎所有计算机都受此限制，具体来说，就是需要将程序传输到执行区域才能运行。对于神经网络而言，就是要将权重和输入数据传输到张量核心这一执行单元。

想要绕开这一瓶颈的方法寥寥无几，唯一的途径是进行本地内存存储和本地计算，市面上也有一些处理器尝试实现这一点，比如存算一体处理器，能在很大程度上在芯片内部解决冯・诺依曼瓶颈问题，但这类处理器仍需要从外部向芯片内传输数据，这就使得冯・诺依曼瓶颈从芯片内部转移到了存储设备或网络层面，问题只是发生了转移，本质并未改变。你仍需要通过网络将存储在磁盘或内存中的程序加载到芯片中，这还是同一个物理问题，只是调整了几个变量而已。这是问题的第一个层面，目前还没有能解决这一问题的架构。

第二个层面，也是我的核心观点所在：想要突破瓶颈，需要依靠新技术，但当新技术的潜力被充分挖掘后，又需要新的技术实现进一步突破。

比如，我们从动态随机存取存储器发展到了高带宽存储器，也就是堆叠式的动态随机存取存储器，速度大幅提升，但这种存储器的堆叠层数有限，因为其制造和测试的难度极高，良品率很低。到 2026 年，高带宽存储器的产能将会不足，无法实现规模化生产，因为制造难度实在太大。我们已经见证了诸多技术创新，张量核心的出现是一大突破，8 位精度、4 位精度的量化技术也相继落地，我和其他研究者的研究都表明，这些技术在信息论层面和实际应用中都是接近最优的。

如果基于足够多的数据进行训练，4 位精度是不够的，实际需要 8 位精度，这意味着量化技术已经发展到了极限。硬件的潜力也被挖掘殆尽，目前没有新的技术可以突破，我们能做的只是优化制造工艺，降低成本，却无法提升速度。各项功能的开发也已到极致，稀疏化技术是很多人尝试的方向，这一研究已经持续了 50 年，我自己也做过相关尝试，这或许是最后一个可探索的方向，但 4 位精度的量化技术已经意味着量化领域的发展走到了尽头。

简单来说 ，功能和硬件都已被开发到极限，这就是我们当下的处境。

主持人：太有意思了。丹，你对这些观点有什么看法？

丹・傅：我非常认可蒂姆的这篇博文，因为当下有不少关于通用人工智能的讨论，只是简单地按照指数增长的趋势去推演，认为到某个时间点，人工智能会发展到掌控整个宇宙的程度，我一直觉得这种思考方式有些片面。我认同蒂姆从实际物理限制角度出发的分析，正如他所说，这些都是依赖物理输入、进行实际物理计算的系统。

我的观点是，看看当下的系统和我们训练的模型，我们甚至连上一代硬件的潜力都远未充分挖掘，更不用说新推出的硬件了。

从技术层面，我在博文中主要提出了两个核心观点：

第一，看看当下那些表现出色的模型，我在博文中主要以开源模型为例，因为开源领域会更多地披露模型的训练过程和所耗资源，而开放人工智能和思存人工智能等公司并未公开相关数据。

以 DeepSeek 模型为例，这是目前最优秀的开源模型之一，它在 2024 年底完成训练，使用的是上一代的英伟达 H800 GPU，这款显卡因出口限制做了性能阉割，并非原版 H100。根据公开报告，该模型的训练使用了约 2000 块 H800 显卡，耗时约一个月。计算一下实际的算力利用情况会发现，芯片的有效利用率仅约 20%，行业内将这一指标称为模型浮点运算利用率。而在 21 世纪 20 年代初，我们在旧硬件上训练不同架构的模型时，轻松就能实现 50% 甚至 60% 的模型浮点运算利用率。如果能将这一指标提升，再加上我的好友崔最近发布了一系列能优化模型训练的新内核，单是这一项优化，就能让算力利用率提升 3 倍。

第二，需要意识到的是，这款 2024 年年中开始训练的 DeepSeek 模型，在 2026 年初仍是众多优秀开源或类开源模型的基础。而从那之后，我们已经搭建了全新的算力集群，搭载了当下最新的硬件，比如英伟达的布莱克韦尔系列显卡。普尔赛德、瑞弗莱克申等公司都在搭建包含数万个 B200、GB200 芯片的算力集群。

对比来看，新一代硬件即便保持和之前相同的精度、相同的配置，运算速度也能提升 2 至 3 倍，算力集群的规模更是扩大了 10 倍，再加上 3 倍的纯技术优化空间，整体的可用算力能提升 3×3×10，也就是 90 倍。这还没有考虑未来的算力集群建设，只是当下已经落地、有人正在用于模型训练的集群。

我的核心观点是，单从这些基础的硬件条件来看，就能发现可用算力相比我们当下所依赖的模型，还有多达两个数量级的提升空间，也就是 100 倍。 当然，我们可以争论算力规模扩大是否会带来收益递减，缩放曲线是否依然有效，但现实的算力潜力就摆在眼前。

这还没考虑蒂姆提到的那些点，比如目前的训练大多采用 8 位精度，而 4 位精度的训练方法才刚刚开始形成相关研究成果；GB200 芯片有 72 个连接速度极快的核心，而我们甚至还没看到基于这款芯片训练的首个预训练模型。开放人工智能的报告中提到，GPT-5.2 是首个基于 H100、H200 和 GP200 芯片训练的模型，这在我看来，意味着它的预训练其实是在老旧的算力集群上完成的，只是在新的 GP200 芯片上进行了一些微调。

主持人：你提到，不仅硬件的利用率不足，模型本身也是硬件发展的滞后指标，对吧？

丹・傅：没错。我们当下能使用、能体验到的模型，都是在一两年前搭建的算力集群上完成预训练的。

因为搭建一个算力集群需要时间，完成大规模的预训练需要时间，后续的微调、人类反馈强化学习等后训练环节也需要时间。所以我们当下所看到的、用来衡量模型质量的这些模型，其实都是在一年半前的硬件上训练的。而在这之后，我们已经搭建了规模大得多的算力集群，不难想象，这些集群会被用于训练新一代模型。

也就是说，我们当下所依赖的优质模型，训练所使用的硬件其实已经相当老旧，而我们拥有了新一代的硬件、更多的软件优化方案，更不用说架构层面的创新了。

蒂姆刚才提到，处理数据的核心是先转移、再计算，而变形金刚架构其实一直在发展，只是在研究者看来，发展速度稍慢。但我们能看到，计算的核心方式已经在发生变化，哪怕再找到 1.5 倍或 2 倍的优化空间，整体的可用算力就能达到 100 甚至 150 倍。所以当下还有大量的算力潜力可以挖掘，用来训练更优质的模型。

  预训练是综合训练，后训练是专项训练

主持人：我理解这场讨论的核心是预训练，也就是我们能否用更多的数据和算力训练出更大的模型。但在本播客之前的对话中，很多人都强调后训练的重要性，以及构建结合预训练和强化学习的人工智能系统的意义。这一点在当下的讨论中该如何定位？

丹・傅：这是个非常好的问题，我和蒂姆的博文其实都没有重点探讨这一点。我喜欢这样比喻，预训练就像是在健身房进行的综合力量训练，通过大重量训练提升整体的力量和能力；而后训练就像是针对特定项目的专项训练，让你在具体任务上表现更出色。

从算力消耗来看，历史上预训练消耗的算力占绝对主导，其目的是打造具备通用能力的模型，让模型掌握大量知识，能完成多种任务，甚至拥有比普通人更多的知识储备，比如我自己的知识量肯定比不上聊天生成预训练转换器。

而后训练的作用，一方面是让模型变得更实用，比如聊天生成预训练转换器，能理解用户的需求，并尽力完成任务；另一方面，我们也发现，后训练正越来越多地被用于培养模型的特定技能。比如擅长辅助编程的模型，虽然依托于预训练积累的大量知识，但正是通过后训练，才让它在编程领域具备了出色的能力；同理，擅长法律工作的模型，也是在预训练的基础上，通过后训练实现了专业领域的优化。

从纯计算的角度来看，预训练的算力消耗通常远大于后训练。 后训练的工作，我虽然不是这方面的专家，但感觉更多地像是如何打造一款实用的产品，如何获取用户反馈，诸如此类。

当然，也有一种可能是，下一代预训练模型的基础能力已经足够强大，只要针对经济领域的各个垂直赛道进行后训练，就能打造出极具实用性的模型。所以这也是计算领域的另一个重要维度，或许我们根本不需要那 100 倍的额外算力，更多的是需要像培养人类一样，深入理解问题，找到合适的训练方法 —— 就像你如何培养一名实习生完成特定任务，如何让一个能力强大的预训练模型发挥出实际价值，这正是后训练要解决的问题。

主持人：二位都提到了 “实用性” 这个概念，这或许是你们观点的交汇点。通用人工智能的定义众说纷纭，但最终的关键还是看它在产业中的实际实用性。所以即便由于收益递减，我们无法实现那个大家都无法准确定义的、理想化的通用人工智能，也无关紧要，因为我们还有巨大的潜力可以挖掘，足以让人工智能在整个经济领域发挥真正的价值，而不仅限于编程领域。

蒂姆・德特默斯：没错。我那篇博文的核心结论正是如此，我们不必过分纠结于通用人工智能的定义，更应该思考如何让人工智能发挥最大的实用价值，而这不仅关乎模型本身，丹刚才提到后训练是产品化的过程，这一点很重要。计算机的发展历程告诉我们，技术在经济中的普及需要一种截然不同的思维模式。

美国的思维模式往往是 “打造出最优的模型，自然会有人使用”，而中国的思维模式则更注重务实，思考如何让技术惠及更多人。我认为这种务实的思维模式至关重要。谈及实用性，一方面是模型的能力，另一方面就是这种发展思维。

我相信我和丹，以及大多数人都会认同一个观点：如果一个人工智能能完成数学奥林匹克竞赛这类高难度任务，却无法解决任何实际问题，那它算不上通用人工智能。而当下的模型已经具备了实用性，所以不会出现那种 “有能力却无用处” 的情况。

我们真正追求的，是实用性极强的模型，而这样的模型我们已经拥有，并且还能不断优化。我认为按照某些定义，我们或许无法实现通用人工智能，但人工智能必将产生巨大的社会影响。

丹・傅：我想补充一点，蒂姆你提到了经济领域的物理性工作和知识性工作的划分，美中两国在这方面的差异非常有意思。

最近有一本丹・王写的书很火，探讨了制造型经济、工程型经济与偏法务型经济的区别。美国有大量优秀的知识性工作有待人工智能去赋能，而从经济的实际产业结构来看，医疗、教育占了很大比重，科技领域虽然也是重要组成部分，引领着股市的走向，但还有更多领域等待挖掘。

现在有很多优秀的研究者正在尝试用新一代模型研发新药、推动医疗领域的实际变革；如果机器人技术能实现突破，助力完成一些体力劳动 —— 未必是建造房屋这类重活，而是日常的家务劳动，那将挖掘出经济领域的巨大潜力。这些方向的发展已经能看到初步的成果，自动驾驶的发展历程对我很有启发。

在我读博初期，大概 2018、2019 年，我对自动驾驶持非常怀疑的态度，当时大家总说自动驾驶 “再有一两年就能实现”，专家则说 “五年内有望落地”。但去年我乘坐了威莫的自动驾驶车辆，如今在加州湾区，我甚至能使用威莫的高速自动驾驶服务。理论上，我现在甚至可以卖掉自己的车 —— 当然我不会这么做，因为我个人喜欢开车。

但技术的进步就是这样，在这之前一直毫无起色，突然有一天就实现了突破，你会发现它不仅表现出色，甚至比优步、出租车这类人工服务还要好。如果人工智能在家庭清洁、洗碗这类家务劳动上也实现这样的突破，那将是非常令人振奋的，也会彻底改变人们的看法。我自己并非机器人领域的研究者，但一直密切关注着这个领域的发展。

多硬件、多芯片的未来方向

主持人：丹，借着这个话题，我想问问，从你的观察来看，人工智能领域是否会朝着多硬件、多芯片的方向发展？显然英伟达的发展势头迅猛，还有赛博拉斯等公司，以及众多从底层技术切入的专用集成电路企业。从你深耕底层技术的视角，你怎么看这一趋势？

丹・傅：这是个很棒的问题，我在实验室的工作中会花大量时间思考这个问题，产业界的工作中也会密切关注。当下正处于一个非常令人振奋的阶段：英伟达的芯片性能强劲、稳定性高，围绕其构建的软件生态也非常完善；而 AMD 的芯片也开始展现出同样的潜力，相关的研究也在推进。

比如在实验室，我的好友西姆龙・奥罗拉主导开发了一个名为希普基滕斯的库，核心就是探索如何设计合适的软件抽象层，实现 AMD GPU 的编程。研究发现，AMD GPU 和英伟达 GPU 的软件抽象层存在明显差异，即便这两款 GPU 的参数规格相对接近 —— 更不用说和格罗克、赛博拉斯、萨博诺瓦等公司的芯片相比了，它们的编程方式也截然不同。

现在越来越多的人开始关注这一领域，投入时间和精力进行研究。英伟达收购了格罗克，当下张量处理单元也备受关注，赛博拉斯和开放人工智能也刚宣布达成合作。所以未来必然会涌现出更多的硬件方案，英伟达无疑会继续保持良好的发展态势，甚至在本期节目录制时，其市值已经突破 5 万亿美元，但硬件领域的多样性会大幅提升，尤其是在模型推理层面。

训练和推理是两种截然不同的计算过程，因此需要的芯片也大相径庭。在推理层面，模型可能需要在手机、笔记本电脑等本地设备上运行。 我的手机是一款几年前的苹果手机，但其运算能力已经超过了我读博初期使用的一些 GPU，硬件算力的增长速度令人惊叹。

2025 年 6 月是 Agent 的拐点

主持人：丹，你刚才提到自动驾驶实现突破的那个节点，Agent 的发展是否也已经到了这样的时刻？你还提到过 “软件奇点”，我们当下是否正处于 Agent 发展的关键突破点？

丹・傅：我认为是的。就我个人的经历而言，这个突破点出现在 2025 年 6 月左右。

给大家做个背景介绍，我在合聚人工智能的日常工作就是编写这些 GPU 内核，在机器学习领域，GPU 内核的编程被认为是最难掌握的技能之一，它需要高度的并行化设计，使用的是 C++ 这种资深工程师使用了数十年的老牌语言，而非 Python 这类易用的语言。招聘能编写 GPU 内核的工程师难度极大，这是一项极具挑战性的技能，无疑是编程能力的顶尖体现。

而 2025 年 6 月，我们有了一个非常有趣的发现：云代码、库尔索 Agent 这类代码 Agent，在编写 GPU 内核方面的表现非常出色。那一周，我完成了三四个原本各自需要一周时间才能完成的功能开发，全部工作一天就搞定了。 当时我就意识到，这个工具让我这个内核领域的专家，工作效率提升了 5 倍。

我让团队都开始使用这个工具，现在团队借助它搭建了许多复杂的系统，能快速完成原本需要整个团队耗时数月才能实现的功能开发。而 GPU 内核编程，正是编程领域最难的 “终极挑战”，所以在我们看来，代码 Agent，尤其是在高难度的 GPU 内核编程领域，已经实现了关键性的突破。

几个月前，我在斯拉什大会上做了一场演讲，提出了 “软件奇点” 的概念，核心就是意识到在软件工程领域，即便是这类非常小众的高难度技能，人工智能的表现也已经超越了普通程序员，甚至能为资深程序员带来效率的大幅提升。就本期节目录制的当下而言，让 Agent 独立完成开发，可能还无法产出完美的结果，但如果资深程序员借助这些工具，工作效率能提升 10 倍，这是一个非常令人振奋的发展阶段。

要么善用 Agent，要么被时代淘汰。

主持人：聊到 Agent，蒂姆，你最近还发表了一篇精彩的博文，标题是 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》，其中探讨了代码 Agent 和适用于其他各类任务的 Agent。从代码 Agent 的出色表现，到 Agent 在日常生活各领域发挥实用价值，这一发展进程当下处于什么阶段？

蒂姆・德特默斯：我写这篇博文，也是因为发现使用代码 Agent 能为各类任务带来巨大的生产效率提升。作为一名教授，我平时的编程工作并不多，但借助代码 Agent，编程变得前所未有的轻松，这在以往是难以想象的。

当然，Agent 在非编程任务上的表现也同样出色。从我自身的体验来看，生产效率的提升幅度不一，有时是两三倍，有时甚至能达到 10 倍，而且工作质量没有下降，甚至有时还能提升。Agent 的能力或许未必比我强，但它不会疲惫，不会犯低级错误，也不会在整合复杂信息时出现认知上的困难 —— 这和丹刚才提到的 GPU 内核编程的情况是一样的。

我认为马特你将其分为代码 Agent 和通用 Agent，但在我看来，代码 Agent 本身就是通用 Agent。代码 Agent 能编写程序解决各类问题，而代码的通用性极强，任何数字化的问题都能通过代码解决。代码 Agent 让解决问题的过程变得无比轻松，让我们能以以往无法想象的方式和速度解决各类问题，实现多任务并行处理。Agent 不会疲惫，可以持续工作，让工作变得轻松很多。

我的博文中有一个观点我自己很认同，开篇我先区分了炒作和现实，而后基于自己在直播中测试 Agent 的实际体验得出结论 ：超过 90% 的代码和文本都应该由 Agent 来生成，不这么做，就会被时代淘汰。 我想对于很多工程师来说，这一点已经成为现实。

有些人认为，Agent 生成的代码和文本质量一定低下，但关键在于，你需要对 Agent 的输出进行检查和编辑。你所做的这 10% 的工作，能带来巨大的改变。通过这种对输出内容的检查、编辑和优化，让成果成为属于自己的作品。

人工智能生成的内容，并不比你自己写的内容缺乏个性。比如我借助 Agent 撰写科研基金申请，成品会让我觉得充满生命力，能感受到其中的吸引力，相信评审人看到后会觉得 “这是一项优秀的研究，值得资助”。现实就是如此，如果你只是让 Agent 生成内容，不做任何检查就直接使用，那肯定无法达到预期效果；但如果你能快速审核内容、调整优化，发现不妥之处并进行修改，最终就能得到优质的成果，这会成为未来的常态。

而适应这种工作方式所需的技能，大多数人还未完全掌握，我自己也在学习中，目前仍处于探索阶段。 模型在更新，框架在迭代，我们需要不断适应、持续学习，虽然要学的东西很多，但一旦掌握，带来的回报是巨大的。

曾经有人认为软件工程师会因此消失，但现在大家都不再这么想了。Agent 极大地提升了生产效率，而掌握使用 Agent 的能力，正是当下最需要学习的技能。善用 Agent，能让你完成更多工作，这是核心所在。如果不懂得如何有效使用 Agent，你就会被淘汰，这将成为一项必备的核心技能。

主持人：聊到 Agent，蒂姆，你最近还发表了一篇精彩的博文，标题是 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》，其中探讨了代码 Agent 和适用于其他各类任务的 Agent。从代码 Agent 的出色表现，到 Agent 在日常生活各领域发挥实用价值，这一发展进程当下处于什么阶段？

蒂姆・德特默斯：我认为最关键的是保持务实，思考需要解决的问题，并尝试用代码实现。

当然，对于非程序员来说，编程本身就有很高的门槛，会觉得 “我从没写过代码，根本做不到”。但如果和 Agent 互动，它能直接帮你搭建程序，你只需要进行少量的学习 —— Agent 还会为你讲解相关知识，很快就能上手，实现程序的运行、网站的搭建等，还能快速获得反馈，现在做这些事情已经不再困难。

当然，我之前提到过需要检查 Agent 的输出，但如果你只是为自己搭建一些简单的工具提升工作效率，其实往往不需要这么做，Agent 生成的代码质量已经足够高。如果是在公司工作，需要将代码整合到正式的代码库中，那肯定需要进行审核；但如果只是搭建个人使用的小程序，提升自己的工作效率，那非常容易。

举个随机的例子，我会录制自己和 Agent 互动的视频，视频中会有我讲解的片段，也有我查看输出、思考分析的片段。我借助 Agent 搭建了一个工具，它能识别语音，记录我说话的时间戳，然后对视频进行剪辑，只保留我讲解的部分，去掉无意义的片段。这个工具我只用了 20 分钟就搭建好了，我相信所有人都能做到，因为我甚至没有检查 Agent 生成的代码，直接使用后，剪辑出的视频效果非常好。

只要建立起 “提出需求 — Agent 生成 — 获得反馈” 的循环，你根本不需要自己编程，只需要学会检查输出内容，或者掌握 Python 程序、bash 脚本的基本运行方法，就能实现工作的自动化。

主持人：那该如何选择要自动化的工作呢？该从哪些角度思考生活中的自动化需求？

蒂姆・德特默斯：我在博文中也探讨过这个问题，其实可以分为 直觉层面和精细化分析层面。

直觉层面很简单，就是思考哪些工作自动化后会带来便利，哪怕是一些复杂的需求，比如 “我想要一个能实现某某功能的安卓或苹果应用”，一开始你可能觉得这很难，但只要向 Agent 提出需求，它能立刻实现。你可以充分发挥想象力，打造任何自己想要的工具，那些以往没人开发、自己又迫切需要的产品，现在都能借助 Agent 实现。

这种思维方式能让你打造出实用的工具，提升生产效率，同时也能锻炼你使用 Agent 的能力。当然，有时尝试后可能会失败，这时你会明白 Agent 的局限性，以及自己还需要学习哪些知识才能解决问题。

这是直觉层面的方法，能让你快速入门，从最初的兴奋，到面对现实的冷静，再到继续尝试，最终会发现自己的生产效率在一天天提升。

而精细化分析层面的方法，来自我在德国自动化行业三年的工作经历，当时主要负责工厂的自动化改造，这是一种非常严谨的计算方法：先梳理自己的工作流程，为每个步骤计时，然后分析如果将某个步骤自动化，能带来多少收益、节省多少时间，再计算开发这个自动化工具需要投入多少时间，通过这种成本收益分析，快速判断哪些工作的自动化改造是有价值的。

我的博文中提到，邮件的自动化处理效果并不好，还有一些事情也是如此，比如创建会议日历邀请，没人喜欢做这件事，但仔细想想，人们对会议的安排有很多个性化的需求，比如某天想多安排会议，某天想把会议安排在午饭前，这些需求 Agent 无法感知。即便你向 Agent 详细说明这些需求，它生成的日历邀请也未必能符合预期，最终的效率提升其实非常有限。

通过这种精细化的分析，能让我们避开这些无意义的尝试，找到真正能通过自动化提升效率的工作。

主持人：丹，从你的角度来看，在 Agent 的应用中，哪些方法是有效的，哪些目前还不成熟但未来有望实现，又该如何管理 Agent？

丹・傅：我发现 Agent 的有效应用，主要有两个核心要点。

第一，让 Agent 发挥效用的方式，和管理团队中的初级员工、公司里的实习生非常相似。 比如，你不会对一个刚来的实习生说 “去把公司的营收提升一倍”，或许你会尝试一次，但显然不可能得到想要的结果。相反，你会给实习生安排一些简单的入门任务，让他们熟悉复杂的代码库，并告诉他们可能会遇到的问题 —— 因为你自己有过相关的经历。当你给 Agent 提供这样的背景信息，让它能接触到相关的资料，它通常就能顺利完成任务。

另外，对待新员工，你不会直接把生产环境的所有权限、数据库信息都交给他们，而是会给他们足够的工具，让他们能开展工作。对待 Agent 也是如此，有些人会担心 Agent 误删生产环境的所有数据，于是对其处处限制，每一步都进行监控，但如果用这种方式对待人类员工，他们根本不可能高效工作。这是一个很重要的点，当下的 Agent，至少可以把它当作实习生或初级员工来对待。

第二，我发现一个非常有趣的现象，尤其是从教授的教育视角，思考如何培养学生适应这个 Agent 成为工作核心的未来，那就是：一个人的专业知识越扎实，比如蒂姆在流程自动化领域的专业积累，或是我在 GPU 内核编程领域的深耕，Agent 能为其带来的能力提升就越大。

因为专业知识扎实的人，能在更高的抽象层面开展工作，知道工作的核心要点、方向，了解常见的问题和陷阱，知道哪些事情容易实现、哪些事情有难度，知道如何将复杂任务拆解为多个步骤。

之前有一段时间，大家一直在讨论 Agent 是否会取代所有软件工程师，或者取代所有初级员工，而从当下的发展来看，显然不会出现这种情况。 如果一个工具能让我的团队工作效率提升 10 倍，我不会解雇 90% 的员工，而是会让他们去完成更有价值的工作，实现 100 倍的效率提升。这是一方面。

另一方面，成为某个领域专家的路径，其实和以往并没有太大区别：你需要深入学习、深入理解相关知识，需要亲手实践、真正解决问题。在当下这个时代，聊天生成预训练转换器能教你很多东西，我自己就尝试过让它教我汽车的各类工作原理，虽然目前效果还一般，但不可否认，现在学习知识的难度比以往低了很多，哪怕是两三年前，都没有这么便捷的学习方式。

所以总结来说，对待 Agent，要像扮演管理者的角色，帮助它解决遇到的问题，不能只是把问题丢给它就撒手不管；同时，你需要不断提升自己，成为更优秀的 “管理者”，积累更多的领域知识，更深入地理解工作内容。

主持人：也就是说，成为专家、持续学习的需求并没有改变，这一点很有意思，也很有道理。但有一个问题，如果一名年轻的内核工程师第一天入职，以往的培养方式是先安排简单的任务，第二年再安排更复杂的工作，那在 Agent 时代，这种实操性的职场培训该如何开展？

丹・傅：我们在合聚人工智能也一直在思考这个问题，即便在模型和 Agent 如此强大的当下，我们仍在积极招聘人才。

我们的做法是：首先，我以教授的身份，录制了一系列关于 GPU 工作原理的课程，要求所有新员工都必须学习；然后，我会给他们布置一个从零开始的任务，比如修改快速注意力机制的内核，实现某个新功能，具体的功能可以由他们自己选择。Agent 的优势在于，能让新员工更快地参与到高价值的工作中。

对于一名初级工程师来说，第一次尝试管理他人是非常有意义的经历，因为这会让他们开始用更精准的语言思考问题。比如，软件工程师常会遇到这种情况：产品经理给出一个需求，写了长长的需求文档，但当你让别人去实现这个需求时，才会发现描述一个功能需要多么精准的表达。

而 Agent 的出现，让这一过程得以简化，初级工程师不需要真正成为管理者，依然可以作为工程师开展工作，但能以管理者的思维方式，甚至产品经理的视角来思考问题。因为和 Agent 沟通时，你必须精准地描述自己的需求。我发现，团队中那些刚从大学或硕士毕业的年轻员工，只要积极学习和使用人工智能 Agent，他们的沟通能力会比以往的工程师强很多，对知识的理解和掌握速度也会大幅提升，并且能以以往 5 到 10 年都难以想象的速度搭建工具、完成工作。

蒂姆・德特默斯：我从教育的角度补充一点，这一点其实和丹的观点形成了一定的对比，也很有意思。我一直强调 “要么善用 Agent，要么被时代淘汰”，这一点对学生也同样适用，但正如丹所说，使用 Agent 的前提是具备一定的领域知识。

我们发现，如果允许学生使用 Agent，他们的学习效率会非常高，但有时他们借助 Agent 完成的解决方案，表面上看起来没问题，实际上却漏洞百出，而学生自己却意识不到。

当下我们正面临一个困境：很难同时培养学生的领域知识和 Agent 使用能力，这两者的平衡很难把握。 我们既不想培养出对知识一知半解的学生，也希望学生能掌握 Agent 的使用方法，否则他们进入职场后将无法胜任工作。

丹提到，具备扎实知识基础的人，借助 Agent 能实现能力的飞跃，但对于刚开始学习计算机科学的学生来说，该让他们学习多少专业知识，又该让他们在多大程度上借助 Agent 完成工作，这是一个非常棘手的问题，目前还没有完美的解决方案。

如果让学生过度依赖 Agent，他们的基础知识点掌握会非常薄弱；如果让学生完全靠自己完成所有学习任务，不使用 Agent，他们又无法掌握这项核心技能，进入职场后缺乏竞争力。

或许一个解决方案是：先让学生扎实掌握基础知识，再学习使用 Agent。但学生并不会这样做，他们能轻易接触到这些人工智能工具，并且会因为其便捷性而频繁使用。

所以或许真正的解决之道，是培养学生一种全新的信息处理和知识学习的思维方式，这种能力甚至超越了批判性思维 —— 学生需要学会识别自己不知道的未知事物，也就是那些自己没有考虑到、不理解，甚至从未想过的问题。 只有具备这种能力，才能跟上 Agent 的发展步伐。因为在未来，我们很可能会面对自己无法理解的问题，而 Agent 却能理解，我们需要找到一种方式，跟上 Agent 的节奏，这无疑是一大挑战。

小模型是未来趋势

主持人：二位对 2026 年人工智能的发展有哪些具体的期待？认为哪些趋势会成为现实，哪些则不会？

蒂姆・德特默斯：我觉得自己的看法比较矛盾，一方面，我认为很多领域的发展会趋于平淡，不会有太多创新；另一方面，又会有一些意想不到的突破出现。而在前沿模型领域，我认为不会有太多惊喜。

当下一个公开的事实是，预训练数据已经耗尽，正如丹所说，我们可以通过合成数据来弥补这一缺口，代码 Agent 的训练，就是在各类环境中生成大量合成数据，并进行数据融合，我们在这方面会取得一些进展，但整体来看，机器学习领域的发展已经显现出疲态。

我认为代码 Agent 的性能不会有太大提升，主要的进步会体现在用户体验的优化上。 当下各款模型的性能已经趋于同质化，比如我使用 GLM-4.7 的配置时，一度以为自己用的是 Opus 4.5，后来才发现是不同的模型，因为它们的表现实在太相似了。

所以 前沿模型的性能发展会陷入停滞，而小模型领域则会迎来快速发展。 如果针对特定的专业数据训练小模型，其性能会非常出色，而且小模型的部署难度低，能力却不容小觑。

比如 1000 亿参数的模型，能轻松实现部署，即便是 RTX 6000 这类售价 6000 美元的入门级数据中心 GPU，也能胜任。我认为对于很多企业来说，这会是一个极具吸引力的选择，它们不再需要依赖前沿的大模型，定制化的小模型甚至能表现出更优的性能，因为其针对特定领域做了优化。

当下存在一个很大的问题，正如 Anthropic 首席执行官所指出的，市面上有很多性能强大的开源模型，但实际使用的人却很少，原因就在于 部署难度极高。一旦模型的部署需要超过 8 块 GPU，不仅需要用户进行大量的效率优化，还涉及复杂的系统工程问题，而目前还没有能实现这一功能的开源系统，需要实现推理任务的解耦、跨序列长度的拆分等技术。或许我们能为异构 GPU 设备、小模型打造这样的部署系统，届时 1000 亿参数模型的运行效率，将能媲美当下的前沿大模型。

小模型兼具效率和灵活性的优势，再加上能通过大模型的知识蒸馏实现性能提升，这些因素结合起来，将彻底改变人工智能的发展格局。

丹・傅：我也对小模型的发展充满期待，认为它们会释放出更多的能力。

我会密切关注开源模型的发展，GLM-4.7 的出现，已经让开源模型的性能开始媲美当下最优秀的前沿模型，我认为 2026 年开源模型的能力会实现又一次大的飞跃。

我也非常期待新硬件的推出，目前已经有一些关于英伟达下一代 NVIDIA Rubin GPU、AMD 400 系列显卡的消息，即便我们还未充分挖掘当下硬件的潜力，我也很想看看下一代硬件能带来怎样的性能突破。

此外，我还期待多模态领域的发展，去年视频生成模型迎来了发展的小高峰，比如 Sora 2、Gemini、Veo 等模型都表现出色，我很想看看它们后续的发展。

最后，我也期待能看到，在笔记本电脑、手机这类终端设备上，人工智能的智能水平能达到怎样的高度， 能被推进到什么程度。我想说，当下投身人工智能领域，恰逢最激动人心的时刻。

主持人：二位早些时候提到了状态空间架构（SSM），你们认为这会是人工智能的近期发展方向吗？也就是说，我们会逐渐走出 Transformer 架构的时代，向状态空间模型、世界模型等新架构发展吗？这是否是你认为值得期待且势在必行的发展趋势？

丹・傅：我认为在很多领域，新架构已经落地应用了。比如当下全球最优秀的一些音频模型，就部分基于状态空间模型打造。英伟达最近也发布了多款优秀的混合架构模型，比如神经变形金刚，就是其中的代表。

所以相关的研究已经取得了很多不错的成果，架构的进化还会继续。比如 DeepSeek 的模型压缩技术，就借鉴了状态空间模型的一些理念；MiniMax 的一款模型，则采用了线性注意力的思路。

所以未来人工智能的架构会变得更加多元，这一趋势已经显现。

而中国的实验室在这方面会有更多的探索和突破，因为中国并没有像开放人工智能那样，集产品、模型、营收于一体的巨头企业，也就没有统一的技术发展范式。所以中国的实验室会更敢于尝试，想要让自己的开源模型脱颖而出，架构创新就是一个重要的方向，当然，纯性能的提升也是一个途径。因此，未来人工智能的架构会迎来爆发式的创新。

参考链接：

https://www.youtube.com/watch?v=XCCkgRzth6Q、

1 月 20 日，由清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 8B 端侧写作智能体 AgentCPM-Report 正式开源。

在当前深度研究场景中，企业与科研人员常面临两难抉择：依赖云端大模型虽能获得顶级调研能力，却需承担核心数据泄密风险；选择断网或本地小模型保障安全，又往往因性能局限导致报告逻辑浅薄、实用性不足。

为此，AgentCPM-Report 以端侧模型为核心，来实现本地化部署与 SOTA 性能的双重突破，力求无需昂贵算力集群，也无需上传任何信息，即可在本地构建专家级调研助手。

据悉，该智能体的核心亮点集中在两大维度。

第一，极致效能与“以小博大”的突破：通过平均 40 轮深度检索与近 100 轮思维链推演，AgentCPM-Report 以仅 8B 的参数规模，实现了对复杂信息的全方位挖掘与重组，能够产出逻辑严密、洞察深刻的万字长文，在深度调研任务上性能对标顶级闭源系统。

第二，物理隔绝的本地安全保障：专为高隐私场景设计，支持完全离线的敏捷部署，彻底杜绝云端泄密风险；依托开源的 UltraRAG 框架，可高效挂载并理解本地私有知识库，让核心机密数据在"不出域"的前提下，转化为高价值的专业决策报告。

在 DeepResearch Bench、Deep Consult、DeepResearch Gym 三大主流深度调研评测基准中，其综合评分达到甚至超越顶级闭源系统：在最考验核心能力的洞察性指标上排名第一，全面性指标位居第一梯队，仅次于基于 Claude 的复杂写作框架。其中在 DeepResearch Gym 评测中，AgentCPM-Report 以 98.48 的综合得分领跑，在深度、广度、洞察力等关键维度均斩获满分。

官方展示的实战场景中，该智能体可基于《三体》原文知识库，完成从线索挖掘、大纲规划到万字长文撰写的全流程，精准生成"面壁计划"深度调查报告。

部署便捷性方面，AgentCPM-Report 支持 Docker 一键启动，无需编写代码即可通过拖拽方式将 PDF、TXT 等本地文档导入后台，系统自动完成切片与向量化索引，用户输入研究课题后，即可生成结构化、带引用的专业报告，实现沉浸式深度调研体验。

技术层面，两大创新支撑其“以弱胜强”的表现：一是“写作即推理”模式，通过“起草-深化”两阶段循环与渐进式优化，将长篇写作拆解为微小目标，避免小模型逻辑崩塌；二是“多阶段智能体学习”，拆解智能检索、流畅写作、科学规划、精准决策四大核心能力，通过有监督微调、原子能力强化、全流程优化三阶段训练，实现端到端全链路能力提升。

目前，AgentCPM-Report 已在 GitHub、HuggingFace、ModelScope、GitCode、魔乐社区等多个平台开源，UltraRAG 框架也同步开放获取。

UltralRAG 框架开源地址：https://github.com/OpenBMB/UltraRAG

GitHub：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM

HuggingFace：https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Report

ModelScope：https://modelscope.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Report

GitCode：https://gitcode.com/OpenBMB/AgentCPM

魔乐社区：https://modelers.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Report

在“大模型六小虎”成为历史后，王小川终于等来了自己的风口。

近日，国内外大厂在医疗领域动作频繁。1 月 8 日，OpenAI 高调入局，除了推出 ChatGPT Health，还收购了医疗保健初创公司 Torch。几乎同期，Anthropic、英伟达、苹果等都有产品和合作发布。国内，蚂蚁阿福自发布后短期内月活用户突破 3000 万，单日提问量超千万。资本市场上，AI 医疗板块逆势走强，成为最近市场热点。

在此前大模型竞争激烈的当口，AI 医疗并不是一个很性感的话题。那种不信任来自百川内外。

2023 年成立的百川在一年后战略收缩，决定聚焦医疗，成为国内较早专注到医疗的大模型创企。但内部“没有足够传达在医疗上的决心和路径要求，没有让每个团队在医疗价值创造中深度思考 why 和 how，进而导致部分团队工作目标出现了摇摆和偏差。”“去年中途转过来时被骂惨了。”

不只内部，业界对 AI 医疗也存有疑虑，连带着对百川的路线选择也有质疑。“2024 年跟医生谈 AI，大家都不信。”王小川直言。

直到 2025 年，大家看到 DeepSeek 真的比百度靠谱很多；年末阿福发布，投了 10 亿来砸广告，看到了技术和应用进展；今年 1 月 8 日，OpenAI Health 正式上线，Anthropic 也发布了自己的两个技术能力：医疗计算和 Agent，两个巨头都开始进入医疗。

“所以，从市场判断来看，医疗作为 AI‘皇冠上的明珠’这样的高级阶段，已经开始进入应用范畴。”王小川说道。

从发布反思信至今 9 个月过去，王小川向 InfoQ 表示，百川如今的护城河主要有三个：一是模型结构的优先级，“医疗安全性”和“诊断准确性”始终是首位；二是切入点选择，百川聚焦严肃、高价的医疗场景，区别于其他企业的健康类打法，这类场景的壁垒更高，且有明确的付费意愿；三是产品形态的差异化，百川身份差异化服务和决策辅助能力，是现有产品不具备的。

王小川尤其提到，大厂和创业公司不一样，他们有职业团队，需要的是更安稳的方案。“大创新靠小厂，小创新靠大厂，必须切入我们认为有高价值的事情，共识不是我们优先的突破点，而大厂更多的是注重共识，路线图和产品形态是不一样的。”

模型要低幻觉、能问诊，多模态非主战场

“去年 8 月发布的 M2 作为百川重新聚焦医疗之后的主力模型，在行业得到很多好评。典型现象就是蚂蚁开始疯狂挖人，从技术人员到财务人员，所以属于小圈子认可技术路线图。”王小川说道。

昨天，百川正式开源了新一代医疗大模型 Baichuan-M3。据百川智能模型技术负责人鞠强介绍，Baichuan 系列采用 SCAN 框架，实现临床医生层级的推理与问诊。其核心在于不仅询问疾病类型，更通过定量问题将模糊主诉转化为可定位、可量化的临床证据；并且突破单一症状的局限，进行跨系统关联推理。

其次，团队高度重视并主动防控大模型在医疗中的“幻觉”，坚持正确知识并进行原子级事实检验：在模型推理过程中进行逐层事实核查，确保结论基于真实输入。

鞠强介绍，在模型训练中，抑制“幻觉”与提升推理能力之间存在明显的“跷跷板效应”，容易陷入两种极端：若过度追求推理表现，其生成内容会更丰富、答对率上升，但幻觉也难以控制；若强力抑制幻觉，模型则会趋向过度保守，回答变得拘谨甚至回避问题，导致实用性下降。这也是团队在 Baichuan-M3 训练中重点攻克的问题。

为破解这一矛盾，研发团队引入了 Fact-aware 强化学习技术。该技术核心在于，在强化训练过程中，既对幻觉进行充分压制，又确保推理能力不受损，反而同步提升。

结果显示，相比前代模型 M2，百川正式开源新一代医疗大模型 Baichuan-M3 的幻觉率大幅下降，同时在医疗专业评测 HealthBench 上的推理能力得分从 34 分显著提升至 44 分，位列榜首。在不依赖工具或检索增强的纯模型设置下，医疗幻觉率 3.5，超越 GPT-5.2。“这验证了我们通过强化学习方法，在抑制幻觉与增强推理之间取得了有效平衡。”鞠强表示。

Hugging Face 地址：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M3-235B

GitHub 地址：https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-M3-235B

另外，模型深度集成的问诊能力，从日常症状中识别风险。团队设计了防御性思维追问，以甄别背后潜在的系统性疾病，还会进行组合症状敏锐识别，比如用户描述“情绪激动时左牙疼”时，模型能会关联“牙痛+情绪症状”，优先建议排查心脏系统问题，从而排除重大隐患，而非直接推荐牙医或止痛药。该能力已集成至产品，服务于医生与普通用户。

在 AI 医疗中，除了文字，还有影像等信息。不过，王小川认为，多模态并非当前 AI 主战场。

他解释道，ChatGPT 之所以令人震撼，正是因为它展现出一种“智力”，而智力的本质，是将具体事物进行抽象的能力，其核心在于符号系统。在这一逻辑下，智能主要依托于三种形式语言：自然语言、数学语言与代码语言。至今，评估一个模型能力的强弱，本质上仍是检验其符号处理与逻辑推理的水平，功能可用并不等同于智力高超。在医疗领域，这一观点尤为关键。医疗的核心是决策，而不仅仅是感知。

实际上，未来医学影像的初步解读可由专用小模型完成，许多厂商也已具备相应的图像引擎。但真正的价值在于：将影像符号化之后，如何用语言模型进行综合推理与判断。因此，感知模型与认知模型必须结合。

他认为，当前的一些工作，比如将 CT 影像转化为报告，或是专注于胰腺癌筛查的视觉模型，固然有其价值，但它们更像是“挂在智力之树上的叶子”，是整体流程中的一环，而非驱动智能演进的主战场。真正的突破，仍在于如何通过符号与语言，构建能够进行复杂医疗决策的认知核心。

“在中国 To C 比 To B 更好”

“未来巨大的增量是在院外，不在院内。”王小川说道。其核心是直接服务患者，而不是通过服务医生间接服务患者。

反观 OpenAI 的入局是靠打造“个人超级助手”，Anthropic 则从合规性与临床效率上做 B 端突围。对此，王小川的评价是：“美国是 To C 和 To B 都可以干，但在中国 To C 比 To B 更好。”

王小川认为，国内的医疗现状是医生供给不足，互联网虽能连接信息却无法创造供给；医患权力不均，双方容易沟通不畅、患者无助；患者更倾向三甲医院，致使基层医疗薄弱；医疗知识分散于各科室，复杂病症往往缺乏整体视角。

基于此，他的设想是 AI 可以“造出高质量医生”，但不是要 AI 取代医生。“在某些维度上，AI 超过医生是必然的，比如信息收集的完整性、医学知识的储备量、循证的精准度等。但 AI 不会取代医生的核心执行能力，比如手术、查体等。”

在不取代医生的情况下，AI 可以推动“权力让渡”，即帮助患者理解病情与方案，获得更多参与权和知情权。另外，居家通过 AI 进行初步咨询，让“居家首诊”可能，减轻医疗系统负担。此外，复杂问题需要跨科室会诊，以前就是入院即入组，即进入某个科研队列，有了 AI 后能够做到“看病即入组”，更有机会做好生命模型。

在实现的产品形态上，百川目前主打还是百小应 App，不过用户进入后可以选择医生和患者两种身份，给出的结果是不一样的：医生版更像 OpenEvidence，答案更加专业、更加强调循证，引用的文章在系统中 100%存在，让其能够做决策、信息够充分；患者版本则强调补充信息，进入启发式端到端的问诊，也给到患者决策能力。

“我们与 OpenEvidence 的区别在于，OpenEvidence 只是服务于医生，百川是可复数、可懂、可决策、可行动、能够服务到患者的，这样的产品定位在全球是独一无二的。”王小川补充道。

在其看来，做 To C 产品，重点是让产品价值触达真正的目标人群，即有严肃医疗需求、愿意为决策辅助付费的患者。他举例称，达摩院做的胰腺癌平扫 CT 模型，虽然技术门槛高，但解决了核心临床痛点，就有明确的付费方；而泛健康类服务看似覆盖广，但价值不突出，反而难以找到稳定的付费用户。百川目前的做法就是基本全覆盖，重点放在儿科、慢病和肿瘤，优先突破有明确痛点的领域。

收费模式上，王小川认为，不是只赚医院或医生的钱，还可以向患者收费，也可以形成服务包，后面的医疗资源和药械以服务包形式收费。

“我倒不担心商业模式本身，确实要过了这个门槛、为用户创造价值，之后不管直接收费还是生态收费都是很容易的事情。”王小川说道。目前，百川账上还有 30 亿人民币，这也留给了王小川证明的时间。

据王小川透露，今年上半年，百川会完成两款产品的发布和推广，核心是回归决策层面，帮助用户（包括患者和医生）做出更好的医疗决策，最终实现“医生时刻陪伴式”的健康管理。“我们第二个产品已经可以当成院外医生来看了。”此外，百川也有计划硬件产品发布和出海计划，具体日程未定。

为了培养用户心智，百川未来也会增加一定的广告宣传投入，另外会重视医生对产品的认可度。“阿福跟我们的路线不一样，老医生都是无感的。我们希望医生和患者一体两面，共享一款产品，要让专家点头，而不只是患者鼓掌。产品做好以后确实能够取得一定的口碑效应。”王小川说道。

“今年上市的两家主要还是踩在通用模型技术红利和政策支持的基础上，但目前他们的市值和商业化能力并不匹配，但 AI 医疗今天也是大模型竞争中的一个范式，虽然它的成熟会晚一点，在后面我们肯定也是奔着上市去的。”王小川给了自己两年的时间再看看。

本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列内容之一，由 InfoQ 技术编辑组策划。本系列覆盖大模型、Agent、具身智能、AI Native 开发范式、AI 工具链与开发、AI+ 传统行业等方向，通过长期跟踪、与业内专家深度访谈等方式，对重点领域进行关键技术进展、核心事件和产业趋势的洞察盘点。内容将在 InfoQ 媒体矩阵陆续放出，欢迎大家持续关注。

 

我们采访了无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪，他指出，2025 年之前，算力集中于 “造模型”；2025 年起，“用模型” 的算力需求快速起量，尽管单纯扩大模型规模的边际回报递减，但整体算力需求并未下降，行业进入 “高效用模型” 的良性阶段。此外他表示，从企业一号位开始重视 AI 的公司，已在业务流中找到大量落地机会，决策层对 AI 的认知度，是未来企业拉开差距的关键。下面是详细对话内容，以飨读者。

两个代表性模型串联起今年 AI 圈

InfoQ：您眼中 2025 年科技圈的关键词是什么？您会怎样总结自己这一年的收获与遗憾？

夏立雪：我眼中的关键词是“跃升”。我认为，今年 AI 圈发生了非常多的可喜变化，由两个代表性模型串联，也包含了技术和产业两个角度。

第一个转变以 OpenAI 从 24 年底推出的 o1 模型为转折点，象征着模型从单次生成转向多步推理。第二个转变以 DeepSeek-R1 的发布为关键时刻，证明了软硬协同优化的核心价值，可以推动模型性能与应用成本巨大跃迁。而这两个模型不止带来了技术突破，也带动了巨大的产业跃升：一系列推理模型的不断出现使得 AI 能从事的工作越来越丰富，而开源模型（特别是中国的开源模型）站上人工智能舞台中央，大大加速了世界范围内各种 AI 技术的部署和实验，最终促成了行业智能体为代表的各种应用新物种的诞生。

与这个跃升相对应的，人工智能基础设施的关键指标在执行研发任务所需的“性能、资源利用率、算力成本”等基础保障指标之上，新增关注智能体规模化服务的“业务弹性、并发稳定性、可观测性、安全性”等服务效果指标，为这个堪称第四次工业革命的时代做好基础设施准备。

回头来看这一年，我很幸运能见证技术浪潮的重要拐点，而我们的技术路径能在其中创造真实价值，这种体验带来的信心，比任何事都珍贵。同时我也见证了团队的成长——既能沉下心打磨产品、陪客户啃硬骨头，又能持续在复杂的事情里面找最重要的问题，就像写数学公式一样，把最需要找到的核心剥出来，这个过程里，人是最大的收获。

算力需求却没有下降

InfoQ：在您看来今年跑出来了哪些明星公司，以及带来了怎样的行业影响？哪些企业相对落后了？

夏立雪：DeepSeek 是今年公认的明星公司。从生态上看，R1 的出现和它的开源姿态，极大地活跃了 AI 中下游的创新生态，让许多创业公司和开发者，能以更低的门槛获得接近前沿的推理能力，去试验和构建自己应用。

从算力用量上看，虽然整体上单纯扩大规模的回报在边际递减，但算力需求却没有下降。因为如果把模型制造和使用方当作一个整体玩家，你会发现从去年到今年初，基本全部算力资产都配置在了“如何造模型”，今年开始“如何用模型”的算力起量，这也是一个良性的变化。

关于企业的领先和落后，我的观点是 AI 是一个全新的“物种”，每一个行业都有与 AI 紧密合作的巨大机会。而我看到的现象是，在同一个行业中，自一号位开始认真拥抱 AI 的，明显已经在自己的业务流中找到许多落地的机会了，所以决策人的认识是未来拉开差距的关键点。而 AI 还在不断创新，所以我更愿意说这是一场面向未来的、所有玩家都需要边跑边学的马拉松。

InfoQ：根据您的观察，科技公司今年面临的压力如何？对此采取了什么样的应对措施？员工们的状态如何？（可以针对广泛的科技圈，也可以是您所在公司或细分行业公司）

夏立雪：今年的行业压力，更多还是在兴奋与焦虑中负重转向。以 DeepSeek 为代表的推理范式和智能体应用前景的爆发，给大家带来了一些转型压力。这种转型不止是应用产品的迭代，它会牵动整个技术栈、组织架构和商业逻辑的变化，大家都在焦虑自己的速度能否跟上范式迁移的浪潮。

面对快速的变化，一个组织最容易遇到的问题就是决策困难，而我们因为从诞生之日就以“让 AGI 触手可及”为目标，所以在复杂的变化中能够保持冷静和坚定，比较早就洞察到了变化，率先在相应领域进行了布局，这也是创业公司的敏捷性优势，让我们在变局中保持了一定的主动性和节奏感。甚至我们会认为，今年的许多变化都是让通往目标的路径更清晰的喜讯，这让我们信心满满。

在员工状态方面，作为一家身处前沿的 AI 企业，我们看到许多同事展现出极强的适应性与学习热情，积极拥抱技术变革带来的挑战。整体上，团队在对技术未来充满信心的同时，也对工作稳定性和清晰的职业发展路径产生了更强烈的期待——这是一种理性和积极并存的健康状态。

全球在真正生产中使用中国 AI

InfoQ：经过一年竞赛，国内前沿 AI 水平取得了怎样的成绩？是否赶上了硅谷科技公司？

夏立雪：最近 OpenRouter 和 a16z 合作的报告里讲得很清晰，全球对开源模型的使用激增与 DeepSeek V3 和 Kimi K2 等主要开放模型发布相吻合，而且这些增长持续了长时间，说明全球正在真正的生产中使用中国 AI。我们今年也自己出去走了走，体感是高度一致的。

这个时代可以说，是自工业革命以来，中国第一次能够以技术引领者，而不仅仅是追随者的身份，站在一场世界级产业革命的前沿。我们不仅在解决别人的问题，更在定义新的问题、新的赛道和新的游戏规则。

InfoQ：您认为，2026 年的技术赛点可能是什么？您会重点关注哪些行业和技术？

夏立雪：2026 年的技术赛点可能还是聚焦在智能体上，基础设施如何让数字世界智能体在各种场景中规模化落地，以及如何通过云端协同帮助具身智能（作为物理世界的智能体）从实验室走向特定场景的落地验证，是我们会重点关注的方向。

整理｜华卫

去年这个时候，外界普遍传言：图灵奖得主、Meta 前首席科学家 Yann LeCun 将主动离开 Meta，寻求新的研究机会。如今，LeCun 也已官宣离职开启创业之路。

而刚刚公开的一场对 LeCun 的专访，却呈现了另一番截然不同的故事。这场对话长达三小时，期间 LeCun 曝出了不少 Meta 的猛料，并勾勒出了这一残酷现状：组织运转失灵、基准测试结果造假，以及一位拒绝为自己认定存在科学缺陷的方案背书的研究员的出走。

篡改模型测试结果后，小扎边缘化所有参与员工

首先，LeCun 透露了一个 Meta 本不愿公之于众的惊人细节：Llama 4 的基准测试结果是人为操纵的。

“这些结果有几分掺假，”他解释道，工程师针对不同的基准测试采用了不同的模型变体，目的是优化分数，而非展示真实的能力。

这绝非一场单纯的产品失利。2022 年 11 月 ChatGPT 的问世打了 Meta 一个措手不及，公司领导层陷入慌乱。Meta 随即围绕生成式 AI 业务进行重组，相继推出了 Llama 2 和 Llama 3。Meta 将自身定位为开源领域的领军者，是对抗 OpenAI 封闭模式的一方。单看 Llama 3 的下载量和生态系统渗透率，Meta 的布局相当成功，这包含渠道分发、品牌塑造和生态引力所带来的效果。

这一系列势头最终促成了 2025 年 4 月 Llama 4 的发布。这款模型虽斩获亮眼的基准测试分数，却因实际表现问题饱受诟病。此前也有独立报道证实了 LeCun 所描述的“数据作弊”行为，针对不同测试，专门挑选对应的模型变体。

LeCun 在采访中表示，这一事件让 Mark Zuckerberg 对公司现有 AI 团队彻底失去了好感。

据称，这位首席执行官当时震怒不已，“基本上对所有参与此事的人都失去了信任”。“也正因为如此，整个生成式 AI 团队都被边缘化了。”LeCun 表示，“很多人已经离职，还有不少没走的人也即将离开。”

随后，Meta 针对 Llama 4 失利所做出的一系列应对举措，折射出其管理层当时的窘迫处境。据路透社报道，2025 年 6 月，该公司斥资约 150 亿美元收购了数据标注初创企业 Scale AI 的大量股份。与此同时，Meta 聘请了 Scale 年仅 28 岁的首席执行官 Alexandr Wang，牵头组建一个名为 TBD 实验室的全新研究部门，负责前沿 AI 模型的研发工作。

该公司还展开了声势浩大的挖人行动，据称向竞争对手旗下的顶尖研究员开出了 1 亿美元的签约奖金。

通常，健康的研究机构不会因为一次挫折就动辄斥资 150 亿美元收购初创企业的大量股份。这些举动，似乎亦在展露这家公司正面临战略押注摇摇欲坠的危机。

LeCun 锐评 Alexandr Wang：毫无经验、休想对我指手画脚

对 Wang 的任命，造成了公司架构上一次令人错愕的上下级反转。身为图灵奖得主、卷积神经网络发明者、深度学习革命联合发起人的 LeCun，如今竟要向一位主业为训练数据标注的人汇报工作。在任何一家研究机构，这样的身份倒置都堪称骇人。这位领域奠基人端坐会议桌前，听着一位年龄不及自己一半的后辈，为那些对方既未参与创造、也未完全理解的技术规划发展蓝图。

LeCun 在采访中直接表示，此人“毫无研究经验，既不懂研究该如何开展，也不知道研究该如何落地”。“他学得很快，也清楚自己的短板所在……但他毫无研究经验，既不懂研究该如何开展、如何落地，也不知道什么样的东西能吸引研究员，什么样的东西会让研究员反感。”LeCun 如此说道。

当就这一汇报层级向 LeCun 追问时，他的回应措辞谨慎却一针见血：“没人能对研究员指手画脚。尤其像我这样的研究员，更是绝无可能。”LeCun 表示，尽管在 Zuckerberg 主导的 AI 业务重组后，这位 28 岁的年轻人曾短暂担任自己的上司，但实际上并没有对他发号施令。

实际上，双方更深层的矛盾似乎并非源于层级，而是源于理念分歧。Wang 代表的是 Meta 押注语言模型规模化的战略方向，而 LeCun 则认为这一范式从根本上就误入了歧途。让奉行这一理念的人身居管理要职，让他的留任变得绝无可能。

“我敢肯定，Meta 内部有不少人，或许也包括 Alex，都巴不得我不要对外宣称，在通往超级智能的道路上，大语言模型本质上已是一条死胡同。”LeCun 强调，“但我不会因为某个家伙说我错了，就改变自己的想法。我没有错。作为一名科学家，我的职业操守不允许我做出这种违心之举。”

“语言模型已经达到瓶颈”

如今 Meta 的 AI 战略，核心是沿用 OpenAI 联合创始人声称已触及天花板的架构方案，与 OpenAI 展开竞争。

然而，作为这家公司最具声望的 AI 研究员，LeCun 认为，这种方案根本无法实现 Meta 宣称要追逐的智能目标。据其透露的内容，负责 Meta 旗舰模型的团队交出的成果可信度极低，致使管理层对整个团队都丧失了信任。

事实上，LeCun 对大型语言模型的批判，早已超越 Meta 此次的具体失利事件。LeCun 一直以来都在强调，大型语言模型的局限性过大，若要释放 AI 的真正潜力，必须另辟蹊径。

过去数年间，他在公开演讲与技术论文中阐释的核心论点，本质上是一个数学层面的结论：语言这一载体，对于培养真正的智能而言，存在着根本性的带宽不足问题。

参与 Lex Fridman 播客节目时，LeCun 曾测算过一组数据：若要通读互联网上的全部文本（体量约为 2×10¹³字节），人类需要耗费 17 万年的时间。而一个四岁孩童，单是通过视觉输入接收的信息体量就约达 10¹⁵字节。也就是说，在幼儿阶段，孩子吸收的信息量，就比大型语言模型从人类全部书面语料库中提取的内容多出 50 倍。

这一数据背后，潜藏着更为深刻的启示。训练大型语言模型，就如同试图通过阅读所有与木材相关的书籍来学习木工手艺：你自始至终都没有碰过一把锤子。诚然，你能掌握相关的专业词汇，但却无法真正理解背后的物理原理。LeCun 的判断很简单：要学好木工，你必须亲手挥起锤子。

这一点恰好解释了 AI 能力上长期存在的短板。青少年只需 20 小时就能学会开车，幼儿第一次尝试就能擦干净桌子，家猫能轻松穿梭于复杂的三维空间。然而，即便投入了数十亿美元的研究经费，在万亿级别的语料库上训练出来的 AI 系统，却在这些任务面前束手无策。

2025 年 11 月，OpenAI 前首席科学家、规模化范式的缔造者 Ilya Sutskever 在接受 Dwarkesh Patel 采访时也抛出了这样一个振聋发聩的观点。他表示，该领域正从“规模化时代”迈向“研究时代”，单纯依靠算力规模的扩张，只会产生边际效益递减的结果。

当这一范式的开创者都如此表态时，其分量不言而喻。ChatGPT 问世后形成的、围绕大语言模型规模化的行业共识正在瓦解。

新架构一年内有雏形？

在接受采访的午餐会上，LeCun 用一个具体的例子阐释了他提出的另一种技术路径。当他掐别人一下时，对方会感到疼痛，其心智模型随即发生更新，下次当他再抬手靠近时，对方会本能地退缩。这种基于预判产生的反应，以及随之触发的情绪，才构成了对因果关系的真正理解。而大型语言模型并不具备这样的机制。它们只是基于统计规律来预测语言符号，而非通过因果模型去判断行为会引发何种后果。

为此，LeCun 提出了一套名为联合嵌入预测架构（JEPA）的世界模型架构，以此弥补现有技术的缺陷。该架构通过对视频与空间数据进行训练，培养系统基于物理原理的认知能力。它让系统学习与行为相关的抽象表征，而非执着于符号层面的预测；同时，它还融入了能随经验不断进化的持久记忆，而非在每次对话时都重置记忆。

采访中，LeCun 给出了该架构的落地时间表：12 个月内推出雏形版本，数年内实现更大规模的部署应用。

据称，他创办的这家初创公司命名为“先进机器智能”，其技术路径正是他所主张的、比大型语言模型更具优势的方案。在这家新公司里，他将出任执行董事长，而非首席执行官。

“我是一名科学家，一个有远见的人。我能激励人们去做有趣的事情。我很擅长预测哪种技术会成功，哪种会失败。但我当不了 CEO。”LeCun 说，“我既太缺乏条理，也太老了！”

世界模型能否后来居上，目前尚无定论。LeCun 预测，具备动物级智能水平的 AI 将在五到七年内实现，而达到人类级智能则需要十年时间。

这位曾助力构建当前 AI 范式的领军人物，如今正孤注一掷地押注：要实现超越，必须依托截然不同的技术路径。绝非细枝末节的渐进式改良，而是彻底颠覆式的全新架构。

参考链接：

https://www.ft.com/content/e3c4c2f6-4ea7-4adf-b945-e58495f836c2