⌛️近期各大投行、咨询机构、顶尖 AI 专家纷纷表达了对 2026 年及未来的 AI 发展方向的预测。
?Agent共识、Scaling laws可能到了极限、应用与交互变革、被动到主动……
? 技术范式升级：从“对话”到“行动” AI正从单一的聊天机器人进化为具备长程规划与推理能力的智能体（Agents）。2026年被视为“智能体之年”，推理模型和多智能体系统（Multi-agent Systems）将主导技术发展，工作流从简单的问答转向复杂的、多步迭代的任务执行
⚙️ 发展动力：扩展与创新的双重奏，尽管扩展定律（Scaling Laws）在提升模型通用能力上依然有效，但单纯堆砌算力已不足以通往AGI。行业正回归“研究时代”，重点转向强化学习、合成数据和新架构的探索。DeepMind CEO强调，通往AGI的路径大约是“50%扩展 + 50%创新”
?商业落地：从“试点”迈向“工业化” 企业AI应用正努力跨越从实验项目（Pilot）到全员规模化（Scale）的鸿沟。成功的企业不再满足于简单的效率提升，而是开始重塑核心业务流程。垂直领域的模型（DSLMs）和能处理非结构化数据的系统将成为企业获取实际商业价值的关键
?交互变革：个性化软件与“去Prompt化” 软件形态将变得极度个性化（Personal Software），用户可通过“Vibe Coding”快速生成专属应用。交互界面将逐步淘汰复杂的提示词（Prompt）工程，转向更直观的参数滑块、语音操作系统或隐形的主动服务，AI将从“帮助我工作”进化为“理解我的生活”
#AI人工智能 #人工智能发展 #科技前沿与未来 #趋势 #大模型 #小红书科技AMA #市场发展趋势
?Agent共识、Scaling laws可能到了极限、应用与交互变革、被动到主动……
? 技术范式升级：从“对话”到“行动” AI正从单一的聊天机器人进化为具备长程规划与推理能力的智能体（Agents）。2026年被视为“智能体之年”，推理模型和多智能体系统（Multi-agent Systems）将主导技术发展，工作流从简单的问答转向复杂的、多步迭代的任务执行
⚙️ 发展动力：扩展与创新的双重奏，尽管扩展定律（Scaling Laws）在提升模型通用能力上依然有效，但单纯堆砌算力已不足以通往AGI。行业正回归“研究时代”，重点转向强化学习、合成数据和新架构的探索。DeepMind CEO强调，通往AGI的路径大约是“50%扩展 + 50%创新”
?商业落地：从“试点”迈向“工业化” 企业AI应用正努力跨越从实验项目（Pilot）到全员规模化（Scale）的鸿沟。成功的企业不再满足于简单的效率提升，而是开始重塑核心业务流程。垂直领域的模型（DSLMs）和能处理非结构化数据的系统将成为企业获取实际商业价值的关键
?交互变革：个性化软件与“去Prompt化” 软件形态将变得极度个性化（Personal Software），用户可通过“Vibe Coding”快速生成专属应用。交互界面将逐步淘汰复杂的提示词（Prompt）工程，转向更直观的参数滑块、语音操作系统或隐形的主动服务，AI将从“帮助我工作”进化为“理解我的生活”
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