易游娱乐城- YY易游体育官方网站- 体育APP唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨聚首四杰论剑AGI未来与中国路径
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1月10日,在清华大学基础模型北京市重点实验室主办的“AGI-Next”峰会上,清华大学教授、智谱创始人兼首席科学家唐杰,月之暗面创始人兼CEO杨植麟、阿里千问大模型技术负责人林俊旸、腾讯首席AI科学家姚顺雨等多位中国AI领军人物同台发声,围绕通用人工智能(AGI)的发展路径、技术瓶颈与中国机会展开深度对话。尽管视角不同,但他们仍在多个关键议题上形成了鲜明共识。
值得指出的是,年仅27岁被视为“天才少年”代表的姚顺雨,此次以“远程”的方式参加了这场会议,这也是其履新腾讯后的首次公开演讲。
会上,多位科学家围绕Agent的本质,以及Agent下一站将具备怎样的能力等话题发表了各自看法。
唐杰则强调Agent能否成立取决于价值、成本和速度三点。首先,关键在于Agent本身有没有解决实际问题,否则很容易被简单的prompt或API替代;其次是成本约束,如果成本特别大,也是一个问题;最后是时间窗口,如果能拉开半年的时间窗,迅速把应用做出来,才可能形成优势。他认为,大模型竞争已进入拼速度、拼时间的阶段,Agent等应用仍是方向,但成败取决于执行效率。
杨植麟表示,自2019年以来,大模型始终遵循同一条第一性原理——Scaling Law,本质是“把能源转化成智能”。在数据与算力受限的背景下,如何用更少投入获得更高智能,成为核心命题。他举例Kimi的预训练策略聚焦两条主线:Token效率与长上下文能力。他同时指出,模型并非普通工具,而是在塑造一种世界观,智能还承载着品味、审美与价值观。
林俊旸认为,相比模型本身,Agent是一个更大的概念,像人一样能够自主使用工具,在环境中完成任务。他称,今天的大模型训练方式已不同于以往。“以前训练模型就是配对输入输出、加上人工标注,这就是传统的做法。”但在今天,“只要解决了推理,解决了评估,这个东西就可以扩展,很多事情都能做,我也可以发挥更多想象力。”
姚顺雨指出,当前大模型在价值观、文化语境、伦理边界上的对齐仍非常脆弱;腾讯正探索 多智能体社会模拟,训练模型在复杂人际互动中学习合作与共情。他还强调中文语境下的AGI必须理解中国社会结构、历史文化和治理逻辑;提出“AI for Social Good”应成为行业共识,警惕技术滥用带来的社会撕裂。
AI领域下一个范式从哪儿来?在圆桌论坛上,唐杰、林俊旸、姚顺雨以及加拿大皇家学院院士、香港科技大学荣休教授杨强四人展开观点交流与碰撞。对于AI领域下一个范式转变是什么,从哪儿来?姚顺雨说道,ChatGPT通过用户数据拟合人类聊天风格,本质就是一种自主学习;Claude Code里95%的代码就是由Claude Code自身撰写的,这也是自主学习。目前外界对模型能力的感知不明显,只是因为其受限于场景,并且处于渐变的发展过程中。
林俊旸认为,未来,模型的个性化、记忆的进步,都可能给人们带来能力巨大飞跃的“感受”。但是从业内视角来看,技术发展没有很快,做的工作也较为基础。
唐杰则认为,去年和前年,工业界快于学术界是一个事实,许多研究者根本没有算力。但到现在,很多学校已经有了算力,学术界可以开始做大模型研究、探索模型架构,不再是由工业界主导的状态。学术界有创新的基因,会孵化出种子了。他补充道,创新的动因是现有范式收益效率的下降。他认为2026年肯定会有范式转变的发生。
姚顺雨观察到,Agent赛道出现了B端和C端产品的分化。To B方向已经进入持续上升通道,且短期内看不到放缓迹象。它并不依赖花哨的创新,而是通过不断扩大预训练规模、扎实做好后训练,把真实世界任务吃透,模型就会自然变得更聪明,并直接转化为更高的生产力和商业价值;在To B场景下,模型智能、任务覆盖和收益之间高度正相关,目标极其一致。相比之下,To C中模型能力与DAU等产品指标往往弱相关甚至负相关,反而更难聚焦。
林俊旸认为,Agent的发展本质上是一个产品哲学问题,未来的Agent不应只是外部应用,而是模型本身直接承担产品能力,研究人员也需要像产品经理一样,把研究成果做成真实世界可用的系统。随着主动学习的发展,Agent将具备长时间托管式工作的能力,在执行通用任务的过程中自行进化、决定行动路径,这对模型能力上限提出了极高要求,也意味着做基础模型本身就是在做产品。
唐杰强调,大模型在记忆和持续学习能力上仍然存在明显短板,而如何构建从个体记忆到人类整体的“第四级记忆系统”,是未来需要为大模型补齐的基础设施。此外,多模态感统被他视为是2026年的重点方向之一。只有具备这一能力,AI才能真正进入长任务、长时效的工作环境,AI才能实现具身,才能进入物理世界。
谈及中国在全球AI竞争中的位置,几位科学家态度谨慎却未失信心。林俊旸给出量化判断:“未来3-5年,中国团队成为全球最领先的概率约20%,这已是乐观估计。”他指出中美算力差距达1–2个数量级,国内大量算力被交付任务占用,难以前沿探索。
姚顺雨则看到优势:中国在工程落地、人才密度和产业化速度上具备显著优势,一旦技术范式被验证,往往能以更高效率追赶甚至局部超越,未来领先的概率很大。但他强调,真正的瓶颈在于能否引领新范式,这需要容忍不确定性的研究文化,而非追逐榜单排名。目前的关键瓶颈在于算力、光刻机与软件生态,以及To B市场和国际商业环境。
唐杰寄望于年轻一代:“90后、00后更具冒险精神,若营商环境改善,长期坚持就有机会。”
杨强也指出,中国曾在互联网应用层实现赶超,AI作为通用技术同样具备类似潜力。
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