究其機器的本質在于：算法驅動、算力驅動、數據驅動。技術在模型疊加的基礎上，可能會不斷刷新人們的認知。

ChatGPT為什么是AI里程碑？

涌現智能從何而來？

DeepSeek是如何實現深度思考進行推理的？

AGI的下一站是哪里？ 1.Transformer架構

Transformer 是一種基于自注意力機制（Self-Attention）的神經網絡架構，通過并行化計算和全局依賴建模，高效處理序列數據,實現信息的編碼和解碼，后廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺等領域。其核心特點是捕捉長距離依賴關系，支持靈活擴展，成為現代深度學習的基石。

2.“涌現”智能?

Emergent Intelligence：當系統規模達到一定程度時，系統整體表現出一些在單個組件或小規模系統中無法觀察到的復雜行為或能力。在大模型（如 ChatGPT）中，涌現智能的出現主要與以下因素有關：

參數量的增加：隨著神經網絡模型參數量的增加（從數百萬到數千億），模型的表達能力顯著增強，能夠捕捉更復雜的語言模式和知識。

規模效應：當模型規模達到一定閾值時，會突然表現出一些新的能力（如上下文學習、推理能力等），這種現象被稱為“涌現”。

多樣化的數據：大模型通過訓練海量的多樣化數據（如書籍、網頁、對話記錄等），覆蓋了廣泛的知識領域和語言現象。

數據驅動的學習：模型從數據中自動提取規律，逐漸學會處理復雜的任務。

自監督任務：模型通過自監督學習（如預測下一個詞或掩碼詞）從無標注數據中學習語言的內在規律。

預訓練目標：預訓練過程中，模型學會了通用的語言表示能力，為后續的涌現能力奠定了基礎。

少樣本學習：模型能夠在少量示例的提示下完成新任務，這種能力被稱為“上下文學習”。

模式匹配：模型通過識別輸入中的模式，推斷出任務的規則并生成相應的輸出。

多任務訓練：模型在訓練過程中接觸了多種任務（如翻譯、問答、摘要等），這些任務共享通用的語言表示能力。

泛化能力：模型能夠將學到的知識遷移到新任務中，表現出強大的泛化能力。

人類反饋強化學習（RLHF）：通過人類反饋，模型學會了生成更符合人類期望的回復。

對齊技術：模型被訓練為更安全、更有用、更符合用戶需求，這種對齊過程進一步提升了其表現。

任務分解：模型能夠將復雜任務分解為多個簡單步驟，逐步解決問題。

推理能力：盡管模型的推理能力有限，但在某些情況下，它能夠通過模式匹配和概率計算模擬出類似推理的行為。 3.Deepseek逆襲最近，Deepseek刷屏，以其超高的性價比、開放開源、推理性能、中文信息的理解等出圈。

DeepSeek-R1 為例，其實現推理主要通過以下方式：

基于強化學習的訓練

采用強化學習框架

DeepSeek-R1 使用了 GRPO 強化學習框架，以 DeepSeek-V3-Base 作為基礎模型，通過強化學習來提升模型在推理任務中的性能。在強化學習過程中，模型通過與環境的交互，不斷調整自身的策略，以最大化累積獎勵。

探索純強化學習路徑

DeepSeek-R1-Zero 是 DeepSeek 首次嘗試使用純強化學習來提升語言模型推理能力的產物，重點關注模型通過純 RL 流程實現的自我演化。它在初始階段未依賴監督微調（SFT），在強化學習過程中自然地展現出許多強大而有趣的推理行為，如自我驗證、反思以及生成長推理鏈等。

多階段訓練優化

加入冷啟動數據微調

為解決 DeepSeek-R1-Zero 存在的可讀性差和語言混雜等問題，進一步提升推理性能，DeepSeek-R1 在強化學習之前加入了少量冷啟動數據和多階段訓練管道。首先收集數千條冷啟動數據對 DeepSeek-V3-Base 模型進行微調。

結合監督數據再訓練

在強化學習過程接近收斂時，通過在 RL 檢查點上進行拒絕采樣，結合DeepSeek-V3 的監督數據（包括寫作、事實問答、以及自我認知等領域），生成新的 SFT 數據并重新訓練模型。微調完成后，該檢查點繼續進行強化學習，以涵蓋所有場景的 prompt，最終得到 DeepSeek-R1。

推理模式蒸餾

DeepSeek-R1 探索了將模型能力蒸餾到小型密集模型的可能性，以 Qwen2.5-32B 作為基礎模型，直接從 DeepSeek-R1 進行蒸餾。將大型模型的推理模式蒸餾到小型模型中，使小型模型也能具備強大的推理能力，且性能優于直接在小模型上通過強化學習獲得的推理模式。

DeepSeek-R1：是專注于復雜運算和邏輯推理的模型，專為數學、代碼生成和邏輯推理等復雜任務設計，適用于科研、算法交易等場景。DeepSeek V3定位為通用型大語言模型，旨在處理自然語言處理、知識問答和內容生成等多種任務，適用于智能客服、內容創作等場景。現代計算機發展，隨著以深度學習為主的數據驅動的算法成為主導，逐漸從算法競爭到更多的算力和數據的競爭。熱播的哪吒特效鏡頭超 1900 個，敖丙的 220 萬片龍鱗每片都要精細渲染，單幅畫面承載大量動態角色，需要高性能計算集群、專業渲染引擎與工具、云計算與彈性算力、AI 與機器學習等多方面技術提供算力支持，如大規模的 GPU 集群、結合 CPU 進行物理模擬，利用分布式計算架構分配任務，還可能采用渲染引擎及 AI 加速渲染、去噪等技術。在大模型領域，算力和數據顯得更加重要，所謂技術領先也是暫時的，在模型賦能的基礎上AI可能會不斷刷新人的認知，但數據驅動的智能也受限于數據，比如模型缺乏時效數據、缺乏局部領域數據等，往往就顯得智力不足了4.AGI的下一站AGI（通用人工智能）的下一站將是技術突破、倫理重構與社會協同的多重躍遷。從當前研究動態與行業實踐來看，這一進程將圍繞以下六個核心方向展開：?

?一、技術路徑：從“數據驅動”到“認知模擬”?當前主流的深度學習模型依賴海量數據訓練，但在常識推理、因果理解等方面仍顯薄弱。AGI的下一站將聚焦于**類腦認知架構**的構建，例如： 神經符號融合：結合符號邏輯的可解釋性與神經網絡的學習能力，如DeepMind的Gato模型已實現多任務遷移。 動態世界模型：通過強化學習構建環境的內部表征，如OpenAI的Sora多模態模型可生成視頻序列，模擬物理規律。具身智能：將AI嵌入機器人等實體設備，通過與環境的實時交互提升決策能力，如DeepMind的Gemini 2.0已應用于工業機器人控制。 ?學術界正在探索更接近人類大腦的脈沖神經網絡（SNN），其能耗僅為傳統模型的千分之一，未來可能成為AGI的硬件基石。 ?

二、能力躍遷：從“任務執行”到“自主創新”?AGI的下一站將突破現有AI的“工具屬性”，向自主創新演進：科學發現：如AlphaFold3已預測2億種蛋白質結構，未來可能在材料科學、藥物研發等領域實現自主實驗設計。 復雜決策：OpenAI的“智能體”（Agents）可在金融市場、供應鏈管理等場景中進行動態規劃，其決策效率已超越人類團隊。 藝術創作：多模態模型如Midjourney V6能生成電影級劇本與分鏡，挑戰人類創意邊界。 ?

三、倫理框架：從“技術可控”到“價值對齊”?隨著AGI能力的提升，倫理安全成為核心議題： 可解釋性突破：歐盟《人工智能法案》要求高風險AI系統必須具備透明的決策邏輯，如IBM的AI Fairness 360工具可檢測模型偏見。 -對齊技術：Anthropic的 Constitutional AI通過人類反饋強化學習（RLHF），使模型輸出符合倫理規范，錯誤率降低40%。 全球治理：聯合國《全球人工智能治理倡議》提出建立跨國安全審查機制，中國主導的“人工智能發展與安全研究網絡”已與30國展開合作。 ??

四、產業落地：從“場景滲透”到“生態重構”?AGI的下一站將深度重構產業價值鏈：制造業：浪潮智能生產的“智產大模型”通過分析傳感器數據，使活塞環制造效率提升20%，合格率從90%躍升至99%。醫療健康：DeepMind的AlphaFold4已預測3億種疾病相關蛋白質，為個性化治療提供基礎。教育：OpenAI的GPT-4o升級版可根據學生認知風格定制學習路徑，使數學成績平均提高37%。?

五、社會影響：從“效率革命”到“人性重塑”?AGI的普及將引發深刻的社會變革：就業結構：麥肯錫預測，到2030年AGI將替代70%的重復性工作，但同時創造“AI訓練師”“倫理審計員”等新職業。認知能力：過度依賴AI可能導致人類思維退化，如日本學者發現，長期使用寫作AI的學生論文邏輯性下降19%。情感倫理：AGI已能模擬人類共情能力，如微軟的“情感聊天機器人”可識別用戶情緒并提供心理支持，但也引發隱私與倫理爭議。 ?清華大學團隊建議建立人機協同教育體系，通過“AI輔助+人類主導”的模式，確保核心能力不被替代。六、硬件支撐：從“算力瓶頸”到“架構創新”?AGI的發展依賴底層硬件突破：量子計算：谷歌的Sycamore量子處理器已實現“量子優越性”，未來可能加速復雜模型訓練。神經形態芯片：Intel的Loihi 2芯片能效比達傳統GPU的1000倍，可支持實時動態學習。邊緣計算：華為的Atlas 900B推理卡支持千億參數模型本地化運行，延遲低于10毫秒。 ? ?結語：AGI的“奇點”與“護欄”?AGI的下一站將是技術能力、倫理框架與社會系統的全面升級。OpenAI預測，其Level 5 AGI（組織者）可能在2027年實現，而DeepMind則認為需5-10年。無論時間表如何，人類必須在技術突破與倫理安全之間找到平衡。正如清華大學姚期智院士所言：“AGI的終極目標不是替代人類，而是擴展人類的認知邊界。”未來的競爭將不僅是技術的比拼，更是價值觀與治理能力的較量。