核心門檻更迭：Agent 的型的下步瓶頸不在于思維深度，而在于環(huán)境反饋。反超未來的中國智譜中國訓(xùn)練范式將從人工標注轉(zhuǎn)向 RLVR（可驗證強化學(xué)習(xí)），只有讓模型在具備明確對錯判定（如代碼、同臺騰訊數(shù)學(xué)、阿里真實業(yè)務(wù)流）的論劍"關(guān)卡系統(tǒng)"中自我迭代，才能實現(xiàn)落地。大模

效率成為新杠桿：高質(zhì)量數(shù)據(jù)即將枯竭，型的下步未來的反超競爭是"能源轉(zhuǎn)化效率"的競賽。通過二階優(yōu)化器和線性架構(gòu)實現(xiàn)更高的中國智譜中國 Token Efficiency（單位數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)效果），是在算力受限背景下突破智能天花板的關(guān)鍵。

概率的清醒認知：行業(yè)共識認為中國在舊范式（工程復(fù)現(xiàn)、局部優(yōu)化、toC 落地）上的反超勝率很高，但在引領(lǐng)新范式（底層架構(gòu)革新、長期記憶等）上的勝率可能不超過 20%，因為美國在基礎(chǔ)研究上的算力投入高出數(shù)個量級。

彎道超車的機會窗口：反超的機會藏在兩個變量里：一是當 Scaling Law 遭遇邊際效應(yīng)遞減，全球被迫進入"智能效率"競賽時，中國的節(jié)儉式創(chuàng)新可能突圍；二是隨著學(xué)術(shù)界算力條件的改善，2026 年前后可能出現(xiàn)由學(xué)術(shù)驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)向。

成功的終極變量：中國最缺的不是榜單分數(shù)，而是對不確定性的容忍度。真正的反超取決于我們是否敢于從"確定性的交付壓力"中抽身，將資源投向那些可能失敗但能定義未來的新范式，而非僅僅在舊賽道刷榜。

近日，由清華大學(xué)基礎(chǔ)模型北京市重點實驗室發(fā)起AGI-Next前沿峰會，把AI圈大半邊天聚到了一塊。基模四杰全員到場：智譜唐杰、Kimi楊植麟、阿里林俊旸，還有"突然貼臉跳屏"的姚順雨。