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来源：量子位
资料图。
张钹、杨强与唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨（最新发言实录）
1月10日下午，在由清华大学基础模型北京市重点实验室、智谱AI发起的 AGI-Next 前沿峰会上，汇聚了刚刚上市两天的智谱、领跑独角兽月之暗面、全球开源大模型顶流 Qwen 的创始人、CEO 和负责人，多位国内头部开源AI实验室的技术掌舵人罕见同场亮相。
清华大学张钹院士，香港理工大学AI研究院院长、智能投研技术联盟（ITL）主席杨强院士，智谱创始人兼首席科学家、智能投研技术联盟（ITL）高级技术顾问唐杰，月之暗面创始人兼CEO杨植麟，阿里千问大模型技术负责人林俊旸和腾讯总裁办公室首席AI科学家姚顺雨等人，就AGI路径、Scaling极限、Agent落地与中国AI的长期机会等热点话题，进行观点的交流和碰撞。
1、张钹：当前大模型存在指称、因果等五大根本缺失。AGI应有“可执行、可检验”的定义，核心是具备多模态理解、在线学习、可验证推理等五项能力。
2、杨强：Agent的核心分化在于AI能否自主完成目标设定与规划，而非由人类预先定义，未来应通过观察人类工作、充分利用数据，成为由大模型内生的原生系统。
3、唐杰：Scaling（模型扩展）仍是有效路径，但可能是“人类最轻松的偷懒方式”。真正值得探索的是让模型具备自主Scaling能力。DeepSeek出来之后，Chat范式的竞争就基本结束了。
4、杨植麟：Scaling Law本质是把能源转化为智能，核心在于高效逼近智能上限。模型承载的是价值观与品味，Scaling是技术、数据与审美的共进，探索前沿智能不会因潜在风险而停止。
5、林俊旸：Manus确实很成功，但套壳是不是未来，这本身也是个话题。未来3-5年内中国团队做到全球领先的概率，在大概20%，这已经是非常乐观的估计。
6、姚顺雨：垂直整合与模型应用分层两种模式在分化，模型公司做应用不一定更好。
让机器像人一样思考
唐杰
我的题目是‘让机器像人一样思考’。
2019年，我们在清华的支持下完成成果转化，成立了智谱。
同一时期，我们也持续推动开源，既有模型和工具层面的项目，也有面向开发者的大模型 API 体系。
我在清华待了将近二十年。
回头看，我做的事情其实很简单，主要就两件：
一是早年做AMiner；二是大模型。
有一个对我影响很深的观念，我称之为‘像喝咖啡一样做研究’。这件事和今天在座的一位嘉宾密切相关——杨强教授。
刚毕业那会儿我去港科大，学校几乎所有空间都在一栋楼里：教室、实验室、会议室、咖啡厅都在一起。
有一次在咖啡厅遇到杨老师，我说最近咖啡喝得有点多，可能该戒一戒。
他先说‘对，应该戒一戒’，接着又说，如果我们做研究也能像喝咖啡一样上瘾，那研究大概就真的能做好了。
这句话对我触动很大，从2008年一直影响到现在。
做研究，本质上需要长期专注和持续投入。AGI正是这样一件事，它并不追求短期见效，而是一项多年投入的工程。
2019年，我们实验室在图神经网络和知识图谱方向已经有一定国际影响力，但当时还是下定决心阶段性按下暂停键，几乎所有人都转向大模型相关研究。到今天，算是做出了一点点成果。
如果从大模型的发展轨迹来看，用‘智能水平’来描述会比较直观。
2020年前后，模型主要解决的是MMU、QA等相对简单的问题；到2021、2022 年，开始进入?/STRONG>
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我是智慧安全的签约作者“丐线”！
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