人工智能+软件行动 - 工信部将组织开展"人工智能+软件"行动，加速软件智能化进程 [1] - 推动软件和信息技术服务业提质增效，聚力打造优质开源项目 [1] - 深入推进以贡献为导向的开源人才评价，营造更具吸引力的开源生态 [1] 电子信息制造业数字化转型 - 着力推动电子信息制造业数字化转型 [1] - 推动新型储能高质量发展 [1] - 推进2025年度视听系统典型案例征集 [1] 智慧健康与智能体育 - 加强智慧健康养老产品和服务典型案例宣传与推广 [1] - 促进智能体育典型案例宣传与推广 [1] 消费电子产业 - 促进消费电子产品稳优势、育新机 [1]

AI Agent能力衡量标准 - 采用"任务长度"作为衡量AI Agent现实世界能力的核心指标，即人类专业人士完成特定任务所需时间[10] - 2022年ChatGPT发布时仅能完成30秒coding任务，当前已能完成1小时任务[10] - 任务长度与成功率高度相关(R²=0.83)，4分钟以下任务成功率近100%，4小时以上不足10%[12][14] AI Agent能力增长趋势 - 头部模型完成任务长度呈指数增长，平均每7个月翻倍[19] - 2024-2025年加速至每4个月翻倍，若持续则2027年可完成1个月任务[26] - 预测2026年完成2小时任务，2027年8小时，2028年40小时，2029年167小时任务[24] Scaling Law加速原因 - 硬件突破：算力规模提升直接增强模型能力，如GPT-3相比GPT-2实现质的飞跃[32] - 软件进步：包含算法架构/训练方法等，效率改进(算力需求降低)和能力改进(新功能)双驱动[33] - AI能力进步速度超过算力成本下降，新能力涌现是经济价值主要来源[35] 终局猜想：Agent开发Agent - 可能出现ASARA(AI研发自动化系统)，实现AI自主开发AI[35] - ASARA可并行运行数百万副本，认知输出相当于数百万顶尖研究者[35] - 可能触发软件智能爆炸(SIE)，AI进步进入超指数增长阶段[35][49] - 关键取决于软件研发回报率r值，当前估计在1-4之间[51] 潜在瓶颈与突破路径 - 硬件限制可能通过算法效率提升(如笔记本训练GPT-3级模型)或小规模实验外推解决[55] - 长时间训练瓶颈可能通过微调优化、范式转变(如GOFAI)或算法加速突破[58][60] - 在强硬件限制下，r值可能降至0.5-2，但仍可能维持实质性进展[57]