文章回顾了2025年AI领域的发展，证实了"推理式搜索之年"的预测，展示了从"快速回答"向"慢速思考"模型的转型成功。小型高效模型崛起，代理发展不及预期，交互界面向语音方向发展。研究重心正从"LLM作为明星"转向"LLM作为底层引擎"。2026年将见证世界模型、代理、多模态系统等上层应用的突破，以及可能出现的架构范式变革。
我们的预测与您的预期相符吗？回顾2025年初的预测并展望新趋势
预测未来，历来是棘手却备受喜爱的年终传统。但正如安托万·德·圣-埃克苏佩里所言：“你的任务并非预见未来，而是去实现它。”
那么，让我们共同实现未来吧！这是我们的年度传统。您期待2026年的AI成为什么样子？您认为2026年将是属于什么的一年？
现在，让我们看看一年前我们是否预测正确：
去年12月，我们做出了一个大胆的判断：2025年将成为“推理式搜索之年”。我们预言行业将从“快速回答”的模型转向“慢速思考”的模型。回顾过去，这一预测定义了整个2025年。
我们还曾断言：“我们认为谷歌将开始主导这一领域。”12月的发展证实了这一判断：随着Gemini 3对OpenAI的领先地位构成威胁，OpenAI内部宣布进入“红色警戒”状态。我们甚至取消了Pro订阅，因为当谷歌（及其他模型）如今已如此出色时，实在没有理由再继续支付每月200美元的费用。
以下是我们对2025年预测的总体计分卡：
重大成功：向“思考”的转型
弗朗索瓦·肖莱的判断完全正确。推理时搜索如今已成为驱动AI能力的核心。性能排行榜的关注点已从参数数量转移。如今，最优的推理链才能获胜。我们终于在硅基芯片中看到了“系统2”思考模式的雏形。然而，肖莱对ARC-AGI基准测试被攻克的期望被证明过于乐观。我们取得了巨大进展，但通用智能依然是一个未解之谜。
现实检验：代理（Agents）发展停滞
约翰·K·汤普森对宏观时间线的判断是正确的：AGI（通用人工智能）远未准备就绪。然而，他关于“数百万活跃代理”的预测并未实现。2025年证明，构建一个代理很容易，但使其可靠却异常艰难。我们仍处于试点阶段，而非大规模部署阶段。
低调的赢家：效率
当媒体追逐万亿参数巨兽时，真正的进步往往自下而上发生。罗南·埃尔丹、威尔·申克和马克西姆·拉博恩早前就指出了紧凑型、任务专用模型的兴起。2025年证明他们方向正确：今年一些最实用的工具是小巧、高效、运行成本低廉的模型，它们在数学处理上表现出色，并在特定工作流中超越了庞大得多的系统。例如，rStar-Math在推理任务上击败了更大的LLM；Phi-3 Mini在设备端达到了旧版前沿模型的水平；Qwen2.5-Coder在开发环境中优于更大的模型。
交互界面：打字的消亡
swyx 预测语音将成为默认交互方式。他的方向是正确的。2025年，我们仍大量打字，但与模型对话已成为新常态。
最终结论：“大 vs 小”的争论被证明是虚假的二分法
2025年证明了二者皆不可或缺。庞大的基础模型提供了广泛的推理基础；而灵活、重度依赖推理的搜索则解决了具体而困难的问题。行业学会了如何让它们协同工作，而非决出单一赢家。我们没有放弃规模，但我们认识到智能既需要数据，也需要时间。或许最重要的是，这一年我们终于习惯了AI的存在。
接下来是什么？2026年将带给我们什么惊喜？
话题二：当所有人涌向NeurIPS时，我去了巴塞尔艺术展迈阿密海滩展会，实地观察AI在艺术领域的表现。为什么机器的“幻觉”是件好事，以及一个长着埃隆·马斯克头的机器狗要价多少？
研究人员近期发表了关于**“深度研究（Deep Research, DR）”** 的系统综述。该论文系统回顾了优化方法——包括提示工程、监督微调和代理式强化学习（agentic RL），并提出了评估标准与未解挑战，以指导未来DR系统的发展方向
→https://arxiv.org/abs/2512.01948?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
人工智能的现状：OpenRouter和a16z的100万亿词元实证研究
Will Schenk的人工智能工程代码峰会报告，从代码基础模型到代理和应用程序：ByteDance对代码智能的调查和实用指南
若您对深度研究感兴趣，亦可参考论文
《我们距离真正有用的深度研究代理****还有多远？》
→https://arxiv.org/abs/2512.01948?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
本周研究动向：重心正在转移
针对过去一周学术界的动态，我想分享几点观察。如果您感觉纯粹关于大语言模型（LLM）的论文数量骤减，那并非错觉。研究前沿正处于一个“暂缓期”——或许并非暂时（毕竟我们在讨论预测，哈哈）。这可能意味着我们正见证研究重心的显著转向：从“LLM 作为明星”转向“LLM 作为底层引擎”。聚光灯正向上层移动，聚焦于世界模型、代理、多模态系统、仿真循环，以及将前沿模型转化为日常工具的效率优化工作。
而在这背后，另一场转变正在酝酿。领域不断触及Transformer架构的边界：长上下文技巧更像是临时修补，推理成本居高不下，多数推理能力的提升如今源自**“脚手架式”的外部增强**，而非架构本身的突破。这种压力通常预示着范式变革的前奏。我们在视频模型、优化时推理、记忆模块以及超越文本预测的代理研究中，已看到早期线索。这些虽未构成完整的智能新蓝图，却已勾勒出其轮廓——而它的到来，或许已非常临近。
研究亮点：
阅读这篇文章：https://arxiv.org/pdf/2512.05356
模型与通用架构
🌟DeepSeek-V3.2：推动开源大语言模型的前沿
提出结合稀疏注意力、规模化强化学习与大范围代理任务合成的开源前沿模型系列，在推理与工具使用基准测试中媲美闭源系统。
https://arxiv.org/abs/2512.02556?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟Nex-N1：通过统一生态系统训练的代理模型
构建全栈生态系统，在多样化分层环境中训练代理模型，将复杂性、多样性与真实世界保真度整合为可扩展的训练循环。
https://arxiv.org/abs/2512.04987?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟TUNA：构建统一视觉表征的原生多模态模型
创建真正统一的视觉潜空间，同一表征同时支持图像与视频的理解与生成，证明联合训练共享编码器可提升多模态能力。
https://arxiv.org/abs/2512.02014?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟Vision Bridge Transformer at Scale
将大规模布朗桥模型实例化为Transformer，直接连接输入与输出潜变量，实现高效的条件图像与视频转换，无需传统噪声到数据的迂回路径。
https://arxiv.org/abs/2511.23199?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟TV2TV：交错语言与视频生成的统一框架
耦合语言塔与视频塔，使模型能在视觉片段间“以文本思考”，通过交错token与帧实现更强可控性与长程视频推理。
https://arxiv.org/abs/2512.05103?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟SIMA 2：虚拟世界通用具身****代理
将基础模型扩展为具身代理，能在多种3D环境中遵循目标、对话并学习新技能，探索通用“游戏世界工作者”的实践形态。
https://arxiv.org/abs/2512.04797?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟WorldMM：面向长视频推理的动态多模态记忆****代理
设计具备情景、语义与视觉记忆的代理，支持跨多时间尺度自适应检索，推动长视频问答超越纯文本摘要。
https://arxiv.org/abs/2512.02425?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
代理****强化学习、对齐与深度研究系统
🌟大语言模型强化学习稳定化：理论框架与实践方法
形式化token级替代奖励何时能忠实反映序列级目标，解释重要性采样、裁剪与路由回放等技术在实践中稳定大语言模型强化学习的原因。
https://arxiv.org/abs/2512.01374?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟基于最小人工监督的引导式自演化大语言模型
提出挑战者-求解器循环，以少量人类数据引导大规模合成进化，展示如何在不引发灾难性漂移的情况下提升数学与推理能力。
https://arxiv.org/abs/2512.02472?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟ARM-Thinker：通过代理工具使用与视觉推理增强多模态生成奖励模型
将奖励模型转化为可调用工具、裁剪图像、检索页面的代理，通过强制奖励模型依据证据评分改善多模态对齐。
https://arxiv.org/abs/2512.05111?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟retrainZero：强化主动预训练
将强化学习从狭窄的后训练阶段扩展至预训练阶段，让“推理器”主动选择原始语料片段进行预测，打破推理需依赖预验证标签的假设。
https://arxiv.org/abs/2512.03442?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟将视觉-语言-动作模型导向反探索：一种测试时扩展方法
将具身视觉语言动作模型的测试时缩放视为反探索问题，通过伪计数估计选择动作块以稳定行为，避免昂贵的强化学习更新。
https://arxiv.org/abs/2512.02834?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟从优化视角修正大语言模型的思维轨迹
将思维链重新解读为优化轨迹，定义偏好稳定高效推理的过程级奖励，改进强化学习与验证管道，同时减少过度思考与无效尝试。
https://arxiv.org/abs/2512.02834?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟论Search-R1中的GRPO崩溃：懒散似然偏移死亡螺旋
诊断GRPO式搜索集成强化学习崩溃的原因，通过追踪似然漂移提出轻量正则化方法，挽救工具增强训练过程。
https://arxiv.org/abs/2512.04220?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟SR-GRPO：以稳定秩作为大语言模型对齐的内在几何奖励
使用隐藏状态的稳定秩作为无监督质量信号，将其融入GRPO框架，使模型根据自身表征几何对齐而非依赖外部奖励模型。
https://arxiv.org/abs/2512.02807?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟SCALE：选择性资源分配以克服数学测试时缩放的性能瓶颈
将数学问题分解为子任务并选择性分配测试时计算资源，仅在难点上投入“系统2”级计算，在提升准确率的同时降低总token消耗。
https://arxiv.org/abs/2512.00466?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
多模态生成、视觉与推理时控制
🌟Glance：以单样本加速扩散模型
将去噪分解为语义阶段与清理阶段并配合独立LoRA专家，证明基础模型加微型适配器可在几乎无需重训练或质量损失的情况下大幅提速。
https://arxiv.org/abs/2512.02899?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟UltraImage：重新思考图像扩散Transformer中的分辨率外推
分析扩散Transformer在超高分辨率下失效的原因，引入频率校正与自适应注意力锐化技术，实现高达6K×6K的无重复模式生成。
https://arxiv.org/abs/2512.04504?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟重新思考文本到视觉生成中的推理时缩放提示设计
将提示本身视为推理时可缩放的对象，基于验证器反馈迭代修订文本，推动对齐能力超越单纯增加步数或种子数。
https://arxiv.org/abs/2512.03534?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
效率、缩放、量化与开发者基础设施
🌟SpeContext：通过推测性上下文稀疏性实现高效长上下文推理
使用蒸馏模型预测关键注意力头与token，在有限硬件上通过剪枝检索与重叠KV缓存移动提升长上下文吞吐量。
https://arxiv.org/abs/2512.00722?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟WUSH：面向大语言模型量化的近最优自适应变换
推导数据感知线性变换以最小化权重-激活联合块的量化误差，将类哈达玛结构转化为可证明近最优且高效的变换。
https://arxiv.org/abs/2512.00956?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟CUDA-L2：通过强化学习超越cuBLAS的矩阵乘法性能
通过强化学习循环自动设计HGEMM内核，仅依据运行时奖励指导，在离线与服务器场景中系统性击败手工优化的cuBLAS基线。
https://arxiv.org/abs/2512.02551?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
🌟PaperDebugger：基于插件的多代理系统，用于编辑器内学术写作、评审与编辑
在LaTeX编辑器中直接嵌入多代理助手，协调搜索、评审、修补与差异比对工具，使学术写作流程转化为连续的编辑器内代理协作
https://arxiv.org/abs/2512.02589?utm_source=www.turingpost.com&utm_medium=referral&utm_campaign=fod-130-where-is-ai-heading-in-2026
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
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