来听听几位AI大佬在AGI-Next峰会都聊了啥干货? 近期,唐杰、杨强、杨植麟、林俊旸和刚回国的姚顺雨在AGI-Next峰会都聊了啥干货? #AGINext峰会 :中国AI领袖激辩2026技术路径,Scaling Law面临范式变革 在清华大学主办的AGI-Next峰会上,智谱唐杰、月之暗面杨植麟、阿里林俊旸旸、腾讯姚顺雨等顶尖AI科学家展开三小时深度对话,揭示了2026年AI发展的关键趋势与挑战。 Scaling Law面临效率瓶颈,新架构呼之欲出 唐杰直言Scaling是“人类最轻松的偷懒方式”,认为单纯堆参数已近极限。他呼吁探索模型自主Scaling能力,重点突破超长上下文处理、高效知识压缩等核心难题。杨植麟则坚持Scaling Law本质是“能源转智能”的优化过程,其Kimi团队通过Moonlight Muon优化器实现2倍token效率提升,新一代模型K3将融合架构创新与审美提升。 Agent路径分化,B端落地领先C端 姚顺雨观察到Agent赛道已明显分化:To B场景进入持续上升通道,模型智能直接转化为生产力;To C则面临能力与产品指标弱相关的困境。林俊旸旸提出“模型即产品”理念,认为Agent成败取决于能否解决长尾问题。唐杰强调价值、成本、速度三大要素,指出半年时间窗口决定应用成败。 中美差距客观存在,20%领先概率已属乐观 林俊旸旸预估中国团队3-5年内全球领先概率仅20%,主因算力差1-2个数量级且资源多消耗于交付工作。姚顺雨指出中国优势在工程化能力,但需突破算力、光刻机、软件生态等硬约束。91岁张钹院士呼吁建立“可检验”的AGI标准,涵盖多模态理解、在线学习等五项能力,并指出大模型存在指称、因果等五大根本缺失。 2026年聚焦多模态与自主进化 与会者共识2026年将是多模态落地关键年。唐杰预测AI for Science将爆发,杨植麟强调长上下文是Agent基础能力,林俊旸旸布局Omni模型实现多模态生成。尽管路径分歧,但自主学习和物理具身成为共同方向,标志AI从语言模型向环境交互的深刻转变。
00:00 / 07:41
连播
清屏
智能
倍速
点赞74
00:00 / 01:34
连播
清屏
智能
倍速
点赞335
00:00 / 01:05
连播
清屏
智能
倍速
点赞NaN