文章核心观点 - 2025年是人工智能发展历程中的“觉醒”之年，标志着大语言模型从模仿人类向追求真理的范式转移，其核心驱动力包括RLVR的崛起、Vibe Coding的流行以及关于AI本质的哲学思考[1][3] RLVR革命 - 传统的LLM训练流程包含预训练、监督微调和RLHF三个阶段，但RLHF存在“阿谀奉承”问题，导致模型倾向于生成看似正确但实际错误的答案[4][6] - 2025年兴起的RLVR范式引入第四阶段，其核心是使用可验证的客观结果作为奖励信号，例如用编译器验证代码、用答案验证数学题，从而训练模型进行真正的推理[7][11][12] - RLVR使模型能够通过自我博弈涌现出推理能力，它尝试生成成千上万条不同的推理路径，并由自动验证器进行筛选和强化[15][16][17][18] - 该范式引入了“测试时算力”这一新的扩展定律，模型能力不再在训练结束时定格，推理阶段通过增加“思考时间”可以显著提升表现[19][20][21][22] - 行业案例显示，仅靠纯粹的RLVR训练，模型也能从零开始衍生出强大的推理和自我反思能力，这意味着算力的价值从训练端向推理端转移[23] 哲学分野：动物与幽灵 - AI先驱Rich Sutton的“苦涩教训”认为，长期来看，能利用无限算力的通用方法终将胜出，他心目中的AGI是像动物一样具身、通过试错学习的连续智能体[27][28][29][31] - 然而，当前的大语言模型被描述为“幽灵”，它们无状态、没有持续的意识流，其智能是基于人类互联网文本的统计学蒸馏，是在扮演而非真正理解[32][33] - 目前的科研方向被认为是在召唤更强大的“幽灵”，这是一种位于“心智空间”不同坐标系的、全新的智能形态[35] - 这种智能是“参差”的，它在某些领域表现卓越，但在另一些简单任务上可能严重失误，这种特性源于训练数据分布不均和分词方式的先天缺陷[37][52] Vibe Coding - Vibe Coding代表编程范式的转变，开发者从编写代码细节转变为用自然语言描述意图，将逻辑和实现交由AI完成，人类主要负责审美和验收[40][44] - 行业实践案例显示，一个完整的Web应用项目可以在开发者不手写一行代码的情况下，通过自然语言指令与AI协作完成[41][44] - 2025年AI编程工具形成两大流派：以Cursor/Windsurf为代表的IDE增强派，将AI无缝集成到开发环境中辅助编码；以Claude Code为代表的终端Agent派，能够接受高级指令并自主执行复杂的开发任务[45] - 尽管Claude Code展现了Agent的雏形，但真正的“全自动工程师”尚未到来，当前的Agent在复杂架构任务上仍需人类把控方向[46] - 行业观点认为，Claude Code通过聚焦本地化开发体验，抓住了开发者的核心痛点[46] 范式转移 - 谷歌Gemini Nano Banana模型因其名称和特性引发了病毒式传播，它代表了文本生成、图像生成与世界知识在模型权重中交织的综合能力[47][49] - 一个深刻的行业观点是：文本是计算机偏好的格式，而非人类喜欢的格式，人类更倾向于通过视觉和空间维度接收信息[47][49] - 未来的LLM交互界面应超越文本，以图像、信息图、幻灯片、视频等人类偏好的格式进行输出，这被认为是继图形用户界面后的下一个重大计算范式[47][49] - 大语言模型正作为一种新型智能形态崭露头角，其能力分布不均，既在某些方面远超预期，又在另一些方面显得笨拙，但整体上极其有用[54] - 行业认为，即使以当前模型的能力，其应用潜力也远未被发掘出10%，该领域从概念上看仍感觉广阔无垠[55][56]

AI技术前沿与产业落地 - AICon北京站聚焦AI技术前沿突破与产业落地 围绕AI Agent构建 多模态应用 大模型推理性能优化等热门议题深入探讨 [1] 行业人才竞争动态 - 扎克伯格挖角OpenAI 签约跳槽发放7亿奖金 [1] - 阶跃星辰高管离职跳槽京东 [1] - 百度大规模抢夺顶尖AI人才 岗位数量增长超60% [1] - 阿里自曝因DeepSeek竞争压力加速人才布局 [1] 大模型技术进展 - DeepSeek R1编程得分超越Claude Opus 4 但月暗称其新模型表现更优 [1] - ClaudeCode被员工高频使用 日均成本达1000美元 创始人承认定价偏高主要面向大公司 [1] 行业热点事件 - 特朗普AI治国计划代码在GitHub泄露引发争议 [1]

大模型系统性问题与国产AI挑战 - 大模型发展面临推理慢、训练不稳、数据迁移难等系统性挑战 这些因素决定技术规模化落地能力 [1] - 国产AI需解决算力适配、系统容错、数据合规等现实问题 特别是摆脱对进口芯片的依赖 [1] - AICon大会将聚焦国产芯片推理适配、开源部署、训练容错机制等七大关键议题 覆盖基础设施建设全貌 [1] 国产算力与推理优化技术 - 清程极智开源赤兔推理引擎 实现在非英伟达Hopper架构及国产芯片上原生运行FP8精度模型 解决硬件成本高企问题 [4] - 华为昇腾推出DeepSeek大模型推理架构 提供性能优化方案与专家并行调度技术 加速国产算力平台部署 [5][6] - 京东零售分享LLM推理优化实践 通过请求调度与流水线执行技术 平衡高吞吐与低延迟的零售级需求 [7][8] 训练系统与开源生态 - 蚂蚁集团开源DLRover框架 解决万卡规模训练的稳定性问题 包含分布式容错与国产卡适配经验 [11] - SGLang推理引擎整合专家并行、推测解码等前沿技术 实现DeepSeek V3等开源模型低成本部署 [9][10] - 阿里巴巴探讨强化学习系统发展 涵盖RLHF架构、自对齐算法及开源生态建设方向 [8][9] 数据基础设施演进 - Zilliz推出向量数据库云原生方案 解决GenAI场景下的数据迁移、BYOC部署和Schema演进问题 [12] - 行业面临传统数据库架构不适应AI需求的问题 需构建企业级向量数据管理平台 [12] 行业动态与人才流动 - 百度大幅扩招AI人才 岗位数量增长超60% 反映行业对顶尖技术人才的激烈争夺 [12] - 阶跃星辰高管转投京东 显示头部企业间核心人才竞争白热化 [12] - ClaudeCode获企业青睐 日均使用成本达1000美元/员工 凸显高性能AI工具的商业价值 [12]