下一代AI技术范式 - 行业共识认为下一代技术范式是自主学习 即大模型摆脱对人工标注与离线预训练的强依赖 通过自主生成学习信号和闭环迭代优化实现持续进化[2] - 自主学习并非通用方法论 而是高度依赖于具体数据与任务场景的实践 探索新科学或进化到专业领域也被视为一种自主学习[2] - 行业认为自主学习的范式迭代目前是渐变而非突变 该过程已经发生但受效率等因素限制仍存在各种问题[2] 对范式创新的看法与探索 - 行业观点认为OpenAI虽然创新基因被削弱 但仍是最有可能率先诞生新范式的地方[3] - 强化学习范式尚处早期 潜力远未被充分挖掘 下一代范式的核心在于自主进化与主动性[3] - 赋予AI主动性将引发新的安全问题 必须同时注入正确的价值观与约束[3] - Kimi团队在探索下一代模型时 最重要的一项改进是尝试在线性注意力机制上打败全注意力机制以应对长程任务[3] 未来技术发展与行业格局 - 预测2026年将发生非常大的范式革新 持续学习 记忆和多模态都有可能发生[4] - 过去工业界凭借万倍于学术界的算力优势主导发展 如今局面已显著改变 高校算力环境改善 尽管尚存约10倍的算力差距 但学术界已具备孵化颠覆性技术的土壤[4] - 对于三至五年后全球最领先的AI公司是中国团队的概率 行业观点认为概率挺高 因为中国具备快速复现并在局部做得更好的能力 关键取决于光刻机能否实现突破[4] - 中国市场具备电力优势和基础设施优势 主要瓶颈是产能与软件生态 其次需要培养更成熟的TO B市场或尝试国际竞争[4] - 行业指出中国想要突破新范式或做非常冒险事情的人可能还不够多 这受经济环境 商业环境和文化等因素影响[4] - 国内对刷榜或数字看得更重 相较而言 DeepSeek更注重什么是正确的事和用户体验 Anthropic Claude模型在编程领域的榜单排行不是最高 但行业公认其模型是最好的[4]