大模型架构的下半场
大模型架构的下半场研究者们花了十年去扩展层内的计算能力，却忘了扩展层间的通信能力。
来自主题: AI技术研报
6588 点击 2026-04-20 09:02
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研究者们花了十年去扩展层内的计算能力，却忘了扩展层间的通信能力。
一年前，DeepSeek R1 横空出世，人们才意识到，真正让模型产生推理能力质变的，不必是更大的预训练规模 —— 后训练，用强化学习、过程奖励、闭环反馈，以极低的代价解锁了原本需要数倍算力才能触达的能力边界。
一张图在X上炸了：全球84%的人从未真正用过AI，16%偶尔玩玩免费聊天机器人，0.3%愿意每月付20美元，0.04%用AI写代码，0.01%是凌晨跑模型、买硬件的重度玩家。这不是鸡汤，微软官方数据托底。你天天刷AI资讯，以为全世界都在卷——其实你身处的那个圈子，是全球最顶端的0.01%。
因为 Claude 太好用，硬件的更新似乎都跟不上它的进化速度了，于是程序员们硬是把一个写代码的 AI 工具，玩成了一个「超级 IP」。由于网友太过热情，负责开发 Claude Cowork 的 Felix Rieseberg ，直接在Github 上线了一个支持外设硬件接入的项目：
就在刚刚，2026北京亦庄机器人半程马拉松上，阿里巴巴旗下高德正式公开全球首款开放环境全自主具身机器人「高德途途」。这款四足机器人成功协助视障人士完成复杂避障、人群穿行等实战挑战，突破了「实验室」到「开放环境」之间的技术鸿沟。
很少看到黄仁勋这么激动。接近两个小时，正面回答关于英伟达一路在大模型时代涨到4万亿美元市值的种种问题。黄仁勋在“硅谷最受欢迎播客”的全新访谈，信息量有点高。视频发布半天，单在油管上的观看量已经超过10万+。
伯克利团队归纳出7种反复出现的模式：智能体和评测程序共享运行环境、标准答案暴露给被测系统、对不可信输入调用eval()、LLM裁判缺乏输入过滤、字符串匹配过于宽松、评分逻辑本身有bug、以及评测程序信任被测系统产生的输出。
人才奇点先于AGI到来！Meta狂挖Mira Murati120亿估值公司，第5人正式就位。巨头不再买公司，而是直接买大脑——这场抢人大战，让所有AI创业者后背发凉。
4 月初，LM Arena 评测平台上出现了三个匿名图像模型，代号分别是 maskingtape-alpha、packingtape-alpha、gaffertape-alpha。几小时后它们消失了。OpenAI 官方还没有正式宣布这个模型，但根据 API 返回的元数据和用户侧的测试记录，它已经有了一个被广泛接受的名字：GPT Image 2。
前一阵特朗普刚下令五角大楼禁用 Claude，现在 Anthropic 最强新模型 Claude Mythos 的强大网络攻防能力，让白宫无法忽视这把双刃剑，顶着自己下的禁令，宁可打自己脸也要全面部署 Mythos 了。