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25 年,我们做了 3 期和注意力机制改进相关的节目,正好涵盖两个主流方向:稀疏注意力和线 期。这几期节目都是从模型架构的改进聊起,但都自然地延伸到了系统层和硬件底层,比如 103 期中,我们聊到了 Flash Attention 就是早期的一个系统-算法的协同改进,基于对 GPU 内存访问特性的理解,它通过改变标准注意力的计算顺序,提升了计算的效率、降低了显存开销。在 143 期中,DeltaNet 的核心贡献者杨松琳也分享了,她是怎么从一个算法研究员,自学了改写 Kernel 等系统层的能力。她对 DeltaNet 的核心优化就是提出了一个对 GPU 更友好的,可以做 scalable 训练的方法。
当 Agent 数量激增,新的需求随之转向 Agent 的分发与交易。Youware 创始人明超平认为 Coding 是一种新型创作方式,社区化是其必然归宿;MuleRun 则试图构建 Agent 交易平台。不过,这些产品正从单纯的平台转向强化工具属性,例如 Youware 将主页改为对话框引导用户构建功能性应用;MuleRun 2.0 亦更强调对话式的工具体验,陈宇森认为 Agent 的交易市场不再会是淘宝那样的 “货架式”。之前的这些转向,是因为用 AI 构建应用和 Agent 的门槛在降低,但还没那么低,所以供给的数量和多样性仍然不够。26 年,我们可以继续观察,当 Agent 的门槛进一步降低,会有什么新可能。
- 世界模型:现在大家主要探索的方向是 “生成式的世界模型”——从世界的这一个状态,预测和生成世界的下一个状态。如果以 2D 视觉信息表达,是可以无限延续的视频生成模型;所以当 OpenAI 发布 Sora 时,便有人认为这是世界模型的雏形。若以 3D 视觉信息表达,便是 Google 在 25 年发布的 Genie 3。它能生成一个可供探索的 3D 空间,并配合 Google 的另一个 AI 项目 SIMA 2,让用户创建的 Agent 在其中自由移动。而真正被期待的 “完整的世界模型”,是能实现与环境和物体的直接交互——比如当你戳破一只气球或摘下一朵花时,系统能符合物理规律地预测并生成交互后的下一个状态。
2026-02-14 03:48:36
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