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“为机器立心”,中国能否扛起AI第二增长曲线

2026年05月12日 13:05
CUV架构代表了一种“小数据、大任务”的新范式。它不再单纯依赖暴力美学,而是通过提升智能体自身的“认知深度”与“价值约束”来弥补数据宽度的不足
当前AI 行业正在进入技术分化,主流的大模型路线多以人类数据驱动为核心,依赖海量数据投喂实现能力迭代,却始终难以摆脱“黑箱”不可解释、内容幻觉、逻辑矛盾等固有痛点,本质上仍是被动响应的工具型AI。图:IC PHOTO

  在生成式AI狂飙突进的这两年,大语言模型(LLM)似乎成了通往通用人工智能(AGI)的唯一门票。然而,就在OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、Anthropic的Claude在这一赛道上从比拼写文章、到比拼做视频乃至编程序时,学术界与产业界的顶层力量已悄悄转向新的技术路线,而承载这些新技术落地的孵化器,正成为AI产业突破瓶颈的核心载体。

  图灵奖得主、Meta首席科学家杨立昆(Yann LeCun)曾多次炮轰,“现有的LLM并不理解物理世界。” 在他看来,基于概率预测下一个Token的模型缺乏“世界模型”,这导致它们在逻辑推理和分层规划上存在天然缺陷。因此他提出了联合嵌入预测架构(JEPA),认为只有AI能真正理解物理世界,才能迎来比肩人类智慧水平的人工智能。

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责任编辑:张帆 | 版面编辑:李东昊
图片编辑:李泊静

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于达维
毕业于北京大学地球物理系,美国怀俄明大学大气物理专业硕士,有20多年科技记者及科技产业研究员资历,曾任职《瞭望东方周刊》《财新周刊》和财新智库,现为独立撰稿人。