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Moonshot AI的杨志林:百万令牌模型预示着人工智能的新范式

Moonshot AI的杨志林:百万令牌模型预示着人工智能的新范式

2026-03-31
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Moonshot AI的杨志林:百万令牌模型预示着人工智能的新范式

人工智能的发展步伐或许很快将由人工智能自身来主导。

3月25日,在2026年中关村论坛年会上,越智安创始人杨志林发表了主题演讲。他预测,在未来一年左右的时间里,人工智能的研发方法论将发生根本性转变,人类研究者的角色将从“亲力亲为的建设者”转变为“资源协调者”。

新的研发范式:从“人脑主导”到“令牌驱动”

杨志林指出,人工智能发展正进入一个由AI主导的新阶段。在此范式下,研究人员的作业方式将发生深刻变革:

代币作为核心资源:未来,每位研究人员都将配备海量的AI代币。这些代币将超越单纯的对话单位,成为基础的生产力资源。

AI赋能的自主探索:凭借丰富的代币,AI能够协助研究人员合成新型任务、创建新的训练环境,甚至定义最优“奖励函数”,从而实现对创新神经网络架构的自主探索。

效率奇点:“自动驾驶”式AI研发

这一转变意味着,AI的迭代将不再完全受限于人类专家的认知边界和产出。

指数级加速:随着AI开始自主引导研究进程,技术进步的步伐将迎来指数级增长。

构建生态系统:Yue Zhi An 表示将致力于与开源社区紧密合作,共同推动智能技术的前沿发展,并培育一个更具活力的生态系统。

行业格局:大型模型迈入“代理执行”时代

与杨志林的演讲同时,业界正见证围绕“智能体(智能实体)”能力的趋势显著升温。

腾讯:其 AI 助手 Crab(WorkBuddy)进行了更新,显著增强了其在办公生产力场景中的实用性。

Step Star:基于OpenClaw框架构建的云端AI助手StepClaw也已正式上线。

结论:当AI研究AI

从“教AI交流”到“赋能AI进行研发”的转变,不仅仅是工具的升级,更是生产关系的变革。在杨志林的愿景中,未来的顶尖实验室里,衡量研究人员能力的关键指标,或许将变成其引导AI Tokens推动创新的效率。

随着AI研发步入这一“自动驾驶”阶段,通往通用人工智能(AGI)的道路或许比我们预期的要更短。

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