"研究表明，基础模型能力提升所消耗的token数量呈指数增长。"姜大昕表示，耗电量是电力时代衡量 一个国家经济运行情况的指标之一，在AI时代，此指标或许将成为token消耗量。"模型的推理效率越 高，产生token的成本越低。需要我们通过产业上下游联合优化、协同设计模型芯片，并推动系统与架 构联合创新，实现模型推理效率的提升。" 除了基础模型的技术演进，智能系统在实际场景中的应用也成为专家关注的焦点。加拿大阿尔伯塔大学 教授奥斯马尔·扎伊安(Osmar Zaïane)指出，随着智能系统越来越多地在动态、不可预测的环境中运行， 活动现 场。 鲍梦妮 摄 中新网杭州11月20日电(鲍梦妮)11月20日，由浙江之江实验室与《科学》/美国科学促进会 (Science/AAAS)共同举办的第五届智能计算创新论坛在浙江杭州举行。 奥斯马尔表示，如今中国在智能制造等领域展现出其领先的实力，这对他的研究带来启示。"在中国， 我们能迅速观察到不同智能体之间的协作、人与智能体之间的协作等取得的实际成效。这里是新技术应 用的绝佳试验场。" 能够有效响应变化的机器人变得愈发重要。 据悉，智能计算创新论坛已成功举办四届，搭建起智能计算 ...

此外，他还认为，数字世界的agent有效工作时间将会越来越长。当我们去衡量模型智能的时候，就是 去看它能够自主有效的工作多长时间。而其中的挑战就在于如何对模型的推理能力进一步增强，并提升 其泛化性。 姜大昕表示，agent除了在数字世界存在，还将走向物理世界。而agent将从经验学习走向自我进化。"人 类数据是有限且有偏见，单纯依靠人类数据无法超越人类智能。智能体将从自身与环境的交互中学 习。"他表示。（罗宁） 责任编辑：江钰涵 新浪科技讯 9月12日上午消息，在Inclusion·外滩大会现场，阶跃星辰创始人姜大昕表示，模型推理效率 是决定AI大规模落地应用的关键要素。而推理效率的提升需要两方面，一是产业上下游联合优化，系 统模型co-design。 他还提到，阶跃星辰和多个国产算力芯片合作，其Step3国产卡32K上下文推理效率最高可达DeepSeek R1的3倍。 姜大昕认为，从今年年初，大模型的应用已经从聊天的时代进入到做事的时代。在他看来，未来智能终 端的特点是会做事、总在场、有记忆、能进化。"下一代智能硬件，比拼的不是硬件，而是智能。"他总 结。 ...