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必看 | 2026年初最佳AI对话：唐杰、杨志霖、林俊阳、姚书宇聚在一起，你看到了什么？
出品|网易科技《态度》作者|编辑 袁宁 |丁广生 这或许是2026年初中国大模特界最难忘的一幕。 两天前的1月8日，唐杰带领智浦成功登陆港股市场。月之暗面创始人杨志霖已经很久没有在公开场合露面，但有消息透露他已完成新一轮5亿美元融资，手上现金超过100亿元。 Qwen技术负责人林俊阳背后的阿里巴巴统一实验室目前在开源模型下载量和衍生品方面排名全球第一。而最近正式宣布加入腾讯的27岁首席科学家姚舜宇，也是首次公开亮相。再加上Y等学术带头人的到场昂强、张博，台上嘉宾阵容大致代表了目前中国AGI的技术领域和趋势。整个峰会包括唐志璞、Kimi杨志林、Qwen林俊阳的三场技术报告。圆桌会议和受人尊敬的学者张波的最终结论。总内容约4万字。网易科技收集了你需要了解的“原声”。 01智慧谱唐杰：认识差距，回归“人脑认知”，唐杰首次表示中国在大规模开源模型方面做出了很多贡献。但他话锋一转，给行业现状泼了一盆冷水。 “我们刚刚开源。有些人可能会很兴奋，认为中国的伟大模式已经超越了美国。事实上，真正的答案是，由于美国伟大的模式，与我们的差距可能仍在扩大。仅此而已。他们中的大多数仍然是闭源的。我很高兴我们正在玩开源。看来我们之间的差距并没有想象中那么窄。好吧，我们必须认识到我们仍然面临的一些挑战和差距。 “面对这样的差距，我们接下来该怎么办？唐杰认为，核心在于人脑的认知学习过程。“我们需要把世界上所有的知识从最初的大模型中长期记下来，就像一个孩子从小看书，先把所有的知识都背下来，然后慢慢学会推理，学会数学问题，学会更多的推理和抽象。”谈及未来，唐杰和指出了目前大模型所不具备的三个特点。 models.andes，但人类遥遥领先的地方是“感觉整合”的多模态能力。“2025 年可能是多模态适应之年……对于大型模型来说，这是一种收集多模态信息并以统一方式感知它的方式。这就是我们常说的所有本地多式联运模型。然后我们思考原生多模态模型与人类的“感觉统合”非常相似。以下多模态感觉统合能力？二是构建属于全人类的“第四级记忆”。 “模型现在有记忆和可持续能力，缺乏学习能力……之前我和同学聊天，和实验室的人聊天，我说一个人的长期记忆似乎并不代表知识。因为？因为我们人类真的只能记录这些知识。比如我，如果我不能在维基百科上记录我的知识，我也可能在100年内死掉。从个体的第三层到人类整体的第四层。”我们如何记录整个存储系统，细化到整个系统是我们人类未来要构建的大规模模型。“最后，反思和自我理解。”虽然有了一定程度的反思能力，但自我理解在未来将是一个难题。许多人想知道大型模型是否有能力理解自己。 …我得到了一些支持，我认为这是可能的并且值得考虑。对于智普的2026年，唐杰给出了非常明确的规划：“2026年对我来说最重要的是专注，做一些比较新的事情。第一，我们可以继续规模化，但我们对规模化的了解是不断增加数据，探索上限。规模上也有未知数，这意味着我们不知道新的范式会是什么。第二，我们正在创新新的模型架构，解决超长期上下文的问题，更高效的知识压缩，并实现知识存储和持续学习……第三，多模态感觉集成是今年的热门话题，得益于这种能力，我们使人工智能能够在机器上执行长期任务……一旦我们的长期任务一旦完成，人工智能将变得像我们人类一样，并且能够帮助我们实现这一目标。今年可能是人工智能在科学领域成败的一年，因为许多能力将得到极大提高，我们将能够做得更进一步。志林的演讲主要围绕Agentic（Agent Intelligence）时代的技术架构和价值观展开。它从技术基础开始。 “在当前的代理（代理智能）时代，这个问题变得尤为突出，因为许多代理任务需要很长的上下文来完成高度复杂的指令。因此，位置损失较少的架构意味着它在执行代理任务时具有更大的技术可能性。”为了实现这个目标，杨之琳开发了Kimi系统。我们详细分析了预训练策略。 “我们的预训练策略，甚至我们的整体模型设计策略，都集中在这两件事上。”第一个维度是显示水平方向上训练标记数量的图表纵轴为测试损耗，曲线尽可能向左移动。这意味着曲线越靠左，代币的效率就越高，可用的代币就越少。使用代币也可以达到同样的效果。由于预训练的瓶颈是令牌总数有限，这相当于智力上限较高，因为一旦所有令牌用完，最终损失会更低。第二个维度是长上下文的实现。 …相比之下，LSTM 和早期架构（如 CNN 和 RNN）在处理超过 100 个标记时，其损失曲线会变平。因此，它只能执行翻译等相对简单的任务，而无法承担从头开始编写完整代码库的编程任务。简而言之，通过将代币效率与长期上下文优化相结合，我们最终可以实现更高水平的代理智能。 “超越技术在hnology上，杨志林提出了一个非常个人的观点：未来的扩展不仅关乎计算能力，还关乎品味。然后在K2的基础上做进一步的缩放。这种类型的扩展不仅包括更多的计算能力，还包括许多技术改进……除了架构、优化器和数据之外，重要的一点是未来的模型将具有更多风味、风味和美学。他还解释了为什么“品味”在人工智能时代如此重要：“创建模型的过程本质上是创建一种世界观，反映我们对好的人工智能是什么样子以及它应该追求什么价值观的理解。”这正是史蒂夫·乔布斯所说的。 “这完全取决于你的喜好。”我们坚信这一点，因为与电力或金钱等可替代的事物不同，智能本质上是不可替代的。每个模型生成的代币都是独一无二的……在智能维度上，有充足的“品味”空间。在代理世界中，这种差异是巨大的随着测试时间的扩展，会呈指数级增长，创建更新的用例。 ”演讲最后，杨志林先生分享了他与Kimi先生关于‘AGI风险’的对话，这也可以说代表了他对未来的态度，他说：“我也经常和Kimi先生交谈……我们正在发展AGI……但它也可能威胁人类……在这种情况下，作为AGI科学家，我们是否应该继续发展AGI？他的回答很有启发性。我们相信AGI不仅仅是一个普通的工具，而是一把可以提高人类极限的钥匙。文明，扩大人类认知的极限……这就是我们探索未知的关键。所以，答案是继续发展，尽管有风险，因为放弃发展。这意味着放弃人类文明的上限。我们不应该害怕技术风险，应该在未来10到20年的过程中控制风险“03Qwen林俊阳：不同的道路导致相同的目标，h。走向物质世界。作为开源领域的“最高领导者”。林俊阳代表同益Qwen团队分享了他对未来的愿景。他首先强调了团队的初衷：“我们内部的追求不仅仅是服务开发者和科研人员，我们看看能不能成为一个多模态的基金会代理，我特别相信这件事。”至于具体路径，林俊彦认为，虽然每个公司的做法不同，但大方向都是“殊途同归”。 “下一步是什么？我们做了很多，当然我们想一起做。有一些非常重要的事情，但我认为这也类似于当前 Kimi 团队的范例。发生了很大的变化。今天，La 不应该用详细的数据和只有一个输入和输出来训练模型，而是应该做以下事情：“对于 Kwen 来说，下一个最令人兴奋的步骤是将代理移动到虚拟世界和物理世界。所以这样吧o“推理，即使我们做VLA和编码模型，也是一种非常令人兴奋的方式，所以我们想尝试一下。”Junyang描述了两种具体场景，一个是数字代理，另一个是物理代理。“让我们转向数字代理，看看是否可以同时使用GUI和API操作。这是完美的数字代理。如果你去现实世界的话，今天你能拿着麦克风给我们倒点茶和水吗？这就是我们今天要做的。” 04 圆桌会议：中国人工智能的差异化、范式与获胜潜力 一场演讲下来，这是我们今年迄今为止最有价值的圆桌会议。对话围绕四个主题： 主题一：伟大模型的分化时刻：To B 和 To C 的逻辑正在分离。刚刚回国加入腾讯的首席科学家姚舜宇，视野跨越中国他首先指出了模式与美国的本质区别。“就To For C而言，大多数人在大多数情况下并不需要使用如此强大的智力……如今，使用ChatGPT可以提高编写抽象代数和伽罗瓦理论的能力，但大多数人几乎感觉不到。但就To B而言，很明显，更高的智力意味着更高的生产力……今天，我们发现在美国有很多人愿意支付溢价来使用最好的模型……强模型和轻微模型之间的区别劣质或较弱的模型“关于垂直整合Integrac.ion”做出了反直觉的观察，“我们看到，无论是ChatGPT还是豆宝，垂直整合仍然非常牢固，模型和产品紧密相连，紧密重复。但是，对于To B来说，这种趋势似乎正在变得更加强大……但在应用层也会有更多，将好的模型应用于不同的生产力l。墨水。林俊彦：分化是自然现象，但要小心“遗传论”。 “理论上，我无法对公司发表评论，但我认为公司不一定存在那么多基因差异。也许几代人塑造了这些公司……也许这是一种自然的差异，让每个人都与众不同。我相信 AGI，我想做 AGI 应该做的事情，顺其自然。” …今天我去拜访他，知道我很擅长编码，所以我和客户交流了很多…我们有很大的优势，但是中国的SaaS市场可能与美国不同。他们很容易找到很好的机会，因为他们经常与客户沟通。 《杨强：行业失控，学术界需要迎头赶上》。 “很长一段时间以来，学术界一直是一个服务员，而业界则在领导下疯狂运转……我认为下一阶段将会有很多“如果大型模型稳定，一旦进入稳定状态，我们的学术界就必须迎头赶上。”哥德尔不完备定理的意思是，笼统地说，大型模型不能被证明是无辜的，必然存在一些无法消除的错觉……于是，一个科学问题出现了。在你可以换取的资源数量换取错觉的数量和减少错误率之间有一个平衡点……这是一个很大的进步。”唐杰：在DeepSeek之后，搜索我的第一个预测是DeepSeek将取代搜索…我想今天你们很多人开始用这个模型来取代搜索，但它并没有取代Google。相反，Google彻底改变了自己的搜索…从这个角度来看，自从DeepSeek推出以来，这场战斗似乎已经消失了。我会的。现在结束了。DeepSeek之后，接下来要考虑的是下一步是什么。主题2：下一个范式姚寻玉：自学已经是发生尼ng，但你没有意识到。 “自学现在是一个很热门的词，硅谷的小巷里、咖啡馆里大家都在谈论它……我不知道这算不算共识，这确实在发生。ChatGPT利用用户数据不断缩小人们聊天风格之间的差距，让他们意识到它有多好。这是自学的一种形式吗？今天，克劳德正在写克劳德项目的代码。我写了95%的“这很有用”，我如果这是一种自主学习……我们都觉得这可能还不足为奇，因为我们受限于预训练能力的不足……但显然这是一个迹象“林俊彦：我更担心“自发性”的安全性而不是自主学习。 “人工智能是否有可能取得更强有力的领先地位？……我并不是很担心这一点，而是担心安全问题，这就是我今天要谈论的内容。”有些话你不应该说，但最担心的是你结束了你的生活p 做了一些你不应该做的事情。比如今天我主动产生一个想法，当场投下一颗炸弹……在我个人看来，很多所谓的技术进步都是观察问题，都是显而易见的，都是线性发展的。只是人类的情感是非常强烈的。 ……每个人都比较数量，每天都有新的东西，但技术是线性发展的，从观察的角度来看，它处于指数增长的阶段。 《唐杰：效率瓶颈将倒逼新范式》 “我认为2026年肯定会出现这种范式……整个大模型的投资巨大，但效率不高……我们要规模化，所以最愚蠢的方法就是规模化……但是对于100T来说，规模化后的收入和成本是多少？成本计算成了一个非常困难的问题……如果不创新，可以花10亿、20亿，但收益微乎其微，不值得。”它。话题三：代理姚新宇策略：To B 只需要诚实地改进模型“真正有趣的是（To B）bá。它只是没有创新任何东西。只是感觉对模型进行了更多的预训练。如果你继续做好这些事情……你会增加更多价值。做To C的问题是你不必担心DAU或产品指标和模型。我们都知道，智能往往是无关紧要的或恰恰相反……只要模型真的是好，它的利润会越来越多，一切都会变得更好。”林俊阳：通用智能体是解决长尾问题的关键。 “创建万能代理最有趣的一点是，长尾值得更多关注……今天我是一个用户，到处都找不到能帮我解决这个问题的人。但那一刻我感受到了AI的力量……这就是AI最大的吸引力。如果你是壳高手，能比模型公司做得更好，我相信你能做到。但如果你不确定，你可以把这个问题交给模型公司，将模型转化为产品。如果遇到问题，可以简单地训练模型并写卡。杰：代理人的生死取决于它的价值和成本。 “代理本身能否解决人的问题，这个问题是否值得……比如原来的代理，比如GPT，创建了很多代理。然后发现代理很简单，最后消息就解决了问题。到了这个时候，大部分代理就会慢慢消亡。第二，做这个要花多少钱……如果可以通过修改API来解决，当这些东西的价值很大的时候，API本身就会考虑去做。也许。这是一个矛盾，非常矛盾。”矛盾，基础和应用永远是矛盾的 主题四：根本问题：中国的人工智能机会 最后一个问题集中在：“三到五年内，全球领先的人工智能公司将成为中国的人工智能公司”” 敖训宇：可能性很大，但是我们需要更多的“冒险者”。 “我觉得很有可能，我也很乐观。 ……目前在中国，一旦发现某种东西，就会迅速复制，似乎还有很多可以改进的地方。在中国，每个人仍然喜欢做更安全的事情……但是如果你今天让某人谈论探索长期记忆或持续学习，并不是每个人都知道如何做到这一点或是否可以做到那样。这个问题还是比较难的。 ……中国可能没有足够多的人想要打破新范式并做风险很大的事情。 “林俊阳：20%已经很乐观了，但如果你穷，你就想改变。”这是一个危险的问题……从概率的角度来看，你可能想谈谈我认为中国和美国之间的差异。他比美国计算大几个数量级。美国大量计算机投资于下一代研究rch。目前，我们的能力相对已达到极限，仅交付就可能消耗了我们大量的计算能力。我们是一群穷人，但如果我们穷，我们就想改变。这里有创新的机会吗？ ……我认为是20%。 20%已经很乐观了，因为其实有很多历史原因。 “唐杰：如果我们继续愚蠢下去，我们很可能就会成为我们自己。”首先，我认为我们必须承认，中国和美国与美国存在差距，无论是在研究方面，还是特别是在商业界的人工智能实验室方面……中国可能的机会：首先，一群聪明人确实敢于做特别危险的事情。现在00后包括或者90后我想还会有几代人……其次，我们的环境可以更好……第三，回到我们每个人身上，问题是我们能不能坚持下去。即使环境不错，我们是否敢于冒险这样做？东西？ ……如果我们继续愚蠢下去，我们可能会成为最后的幸存者。 05 学术张波先生：优秀的同学们，我们一起创业吧。作为决赛嘉宾，张博院士谦虚地认为自己是商界的“外行”。但他认为体制内的人很难发现自己的问题，并引用了杨强教授提到的哥德尔不完备定理。作为局外人，你有一个“清晰”的视角，可能发现了别人没有注意到的盲点。 “我是在课间休息的时候做了PPT，太早没有勇气做，没有听过大家是怎么做的，所以一开始就不敢做。”张波院士指出，目前大型模型具有良好的跨领域泛化能力，但实际实现需要跨任务泛化能力。 “如果想做真正的任务，就必须实现跨任务泛化。”这里最大的困难是概括其他事物n 分布、结构不同、长尾……事实上，我们现在做的一些事情就是为了解决其中五个问题……具体来说，我们正在做六件事：多模态、体现与交互、搜索与证据。实施、知识协调结构化、工具实施与执行、协调实施与约束。对于人与机器的关系，张院士提出了严重的矛盾。我们既希望人工智能能做更多的事情，但又担心人工智能会成为新的“主体”。对于“适应”，他做了非常敏锐的观察。“大家都感到非常焦虑。”以前只有一个主体，但人类有多个主体，人类应付不了……如果将来有非人类主体怎么办？机器需要与人类合作吗？这是一个值得讨论的问题。并非所有人类都有自己的优势。人与人之间存在着贪婪和欺骗。机器有e事实证明它们不存在。如果和人类结合的话，人类是否已经达到了最高境界？不。当谈到治理时，他的观点很中肯。 “我认为最重要的治理不是治理机器，而是治理人类，即研究人员和用户。”直到大模特时代，张院士并不鼓励学生创业，但现在他的态度发生了180度的转变。他认为人工智能重新定义了物联网企业家的价值，从交付产品到提供通用技术和道德工具，例如水和电。 “在伟大的语言模型出现之前，我坚决反对学生创业……但在伟大的模型出现之后，我认为最优秀的学生就应该创业。人工智能不仅为所有人提供产品和服务，而且将知识、道德和应用转化为可重复使用的工具……因此，人工智能时代的企业家我们有许多新的使命。带着这一新使命，人工智能时代的企业家可以将商业和创业转变为最光明、最光明的职业之一。神圣的。”
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