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WAIC信息爆炸!大佬們都在說什麼,筆記看這裡

2026年7月18日 11:48
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< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> WAIC信息爆炸!大佬們都在說什麼,筆記看這裡 聞樂 2026-07-18 11:39:51 來源:量子位 圖靈獎得主、兩院院士……精彩、太精彩 魚羊 文婷 發自 凹非寺 量子位 | 公眾號 QbitAI WAIC(世界人工智能大會)第一天,信息量已經爆炸。 Kimi K3在模型側攪動風雲,而更多來自行業更深處的思考,也在一場場論壇和交流中刷新大傢伙的認知。 從AI時代國家和企業的核心競爭力,到大模型邁向物理世界、邁向AGI所面臨的挑戰,再到Coding之後新的AI產品趨勢……圍繞從技術到產業的方方面面,圖靈獎得主、兩院院士、AI TOP研究者和企業、企業家們共聚一堂,精彩發聲不斷: “AI時代,大學最根本的使命是培養下一代人才,而不是做研究。” “靜態數據標註已達天花板,下一代AI核心路線是經驗驅動。” “AI產業下一輪爆發將來自智能體模型與下一代終端產品的結合。” …… △到處下餃子 重點有點多,腦袋有點過載。 沒關係,量子位已經第一時間做好筆記,一起來看。 AI新競爭 John Hopcroft:人才是AI時代的核心競爭力 圖靈獎得主、美國康奈爾大學榮休教授、中國科學院外籍院士John E. Hopcroft認為,信息革命將產生極其深遠的影響,各國都應針對這種變革制定應對戰略。 其中的一大難點是,AI可能還會持續發生重大變化。Hopcroft教授提出,因此,一項好的戰略必須具備適應變化的韌性。而最能適應變化的戰略,就是培養能夠探索並且應對全新發展方向的人才。 核心觀點: 在未來,人才才是核心競爭力,致力於培養人才的國家將成為世界領先的強國。

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< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> WAIC信息爆炸!大佬們都在說什麼,筆記看這裡 聞樂 2026-07-18 11:39:51 來源:量子位 圖靈獎得主、兩院院士……精彩、太精彩 魚羊 文婷 發自 凹非寺 量子位 | 公眾號 QbitAI WAIC(世界人工智能大會)第一天,信息量已經爆炸。 Kimi K3在模型側攪動風雲,而更多來自行業更深處的思考,也在一場場論壇和交流中刷新大傢伙的認知。 從AI時代國家和企業的核心競爭力,到大模型邁向物理世界、邁向AGI所面臨的挑戰,再到Coding之後新的AI產品趨勢……圍繞從技術到產業的方方面面,圖靈獎得主、兩院院士、AI TOP研究者和企業、企業家們共聚一堂,精彩發聲不斷: “AI時代,大學最根本的使命是培養下一代人才,而不是做研究。” “靜態數據標註已達天花板,下一代AI核心路線是經驗驅動。” “AI產業下一輪爆發將來自智能體模型與下一代終端產品的結合。” …… △到處下餃子 重點有點多,腦袋有點過載。 沒關係,量子位已經第一時間做好筆記,一起來看。 AI新競爭 John Hopcroft:人才是AI時代的核心競爭力 圖靈獎得主、美國康奈爾大學榮休教授、中國科學院外籍院士John E. Hopcroft認為,信息革命將產生極其深遠的影響,各國都應針對這種變革制定應對戰略。 其中的一大難點是,AI可能還會持續發生重大變化。Hopcroft教授提出,因此,一項好的戰略必須具備適應變化的韌性。而最能適應變化的戰略,就是培養能夠探索並且應對全新發展方向的人才。 核心觀點: 在未來,人才才是核心競爭力,致力於培養人才的國家將成為世界領先的強國。 大學最根本的使命是培養下一代人才,而不是做研究。 高校人才培養的核心原則:一是引導學生髮掘志趣,幫助學生找到自身熱愛的領域;二是保障科研自主空間,需減輕高校科研人員的非必要工作負擔,預留充足時間探索感興趣的方向;三是重構評價指標體系,從“重論文”“重國際排名”轉向以教育質量為核心。 印奇:AI產業下一輪爆發,是智能體模型+終端 大會開幕式上,階躍星辰董事長、千里科技董事長印奇表示,AI產業下一輪爆發將來自智能體模型與下一代終端產品的結合,智能正走出數字屏幕、進入真實物理世界,將推動產業形成新系統、新載體、新網絡三大結構性變化。 核心觀點: 智能體正在成為生產力的最小單元。 AI產業分三階段演進,物理場景通用智能體是第三波核心主線。第一階段為預訓練大模型+對話應用,第二階段為強化學習推理+代碼開發輔助,第三波具身智能體帶來的產業變革,影響力將超過PC互聯網與移動互聯網變革之和。當前行業已臨近AGI臨界點,代碼智能體可獨立完成多日完整開發,編程語言成為人機通用交互媒介,智能體是通用AI時代最優產品載體。 三大底層變革機遇將重塑數字產業:一是大模型原生跨設備操作系統,統一調度算力、數據與任務;二是全品類硬件終端重構,PC轉為個人算力工作站、手機成為全域設備中控、新能源汽車率先落地機器人形態;三是全新人機共生網絡,打通人、智能體、物理終端交互鏈路,重構價值分配與交易規則,兼容Web3等前沿技術體系。 產業設計邏輯轉向人機協同共生,AI是生產力工具而非人力替代者。行業需搭建智能體可信可控約束體系,推進技術普惠;同時新技術將催生全新職業賽道,誕生單人即可完成全業務流程的超級個體。 周伯文:Research是下一個Coding 上海人工智能實驗室主任、首席科學家、清華大學講席教授的關注點,聚焦在AI for Science上: AI在編程等閉環任務上進步迅速,但科學原創能力仍然有限。 科學研究不止是一個應用場景,更是AGI的終極挑戰。 模型突破智能上限,需要完成三項轉變。 從“數據驅動”到“世界交互”、從“即時反饋”到“長程自主”、從“模仿正確”到“善用失敗”。 科學研究是“下一個Coding”。 編程推動了模型推理和智能體能力提升;科學研究若能把假設、推理和實驗結果轉化為可驗證反饋,也可能形成新的能力增長飛輪。 AI科研目前缺少完整的反饋鏈。其中關鍵不是持續增加知識供給,而是通過可信驗證,重構認知。 在WAIC現場,上海AI Lab也最新發布了書生·端硯科學發現平臺,以推動AI從理解科學、規劃研究,走向真實世界的實驗驗證和認知迭代。 技術新趨勢 Richard Sutton:靜態數據標註已達天花板,下一代AI核心路線是經驗驅動 圖靈獎得主、強化學習之父理查德·薩頓(Richard Sutton)在大會開幕式上,圍繞智能本質與行業發展瓶頸提出了三個核心觀點: 行業普遍混淆算力規模與原生智能。當下大模型、多模態生成僅完成人類歷史數據的模式擬合,僅能復刻既有知識,不具備自主發現新知的能力,事實偏差、邏輯缺陷等問題難以根除。市場對AI存在過度炒作與過度恐慌兩種極端視角,全球行業應當堅持多邊合作、互利共贏。 應建立統一的通用心智科學。智能的核心是依靠動態行為適配環境、完成目標的自適應能力;強化學習是貫通人類、生物、機器智能的核心方法論。大眾熟知的圖靈測試並非圖靈初衷,機器自主交互學習才是其核心構想。 靜態標註數據模式已觸達天花板,經驗驅動是下一代AI核心路線。人工標註資源存量持續衰減,無法支撐模型長期迭代;而智能體依託自身與環境交互產生觀測、動作、獎勵信號自主學習,數據隨自身能力同步擴張,AlphaGo、奧數推理系統AlphaProof均印證該路徑可行性。現有大模型缺少目標與獎懲反饋,無法自主校驗信息真偽;經驗型智能體可依靠環境反饋持續校正認知,自主進化是不可逆的技術大勢。 蘇昊:解決大模型幻覺的關鍵是物理智能 復旦大學浩清特聘教授、復旦大學通用物理智能研究院首任院長蘇昊提出,解決大模型幻覺的關鍵,是物理智能: 語言是世界的投影,大模型從語言中學習到的,只是現實世界的影子,知識缺乏可校驗的錨點。因此破局的核心路徑,是大模型需要進入真實世界完成端到端交互,通過預測、行動、反饋修正的實驗過程,積累實體經驗。 物理知識分為六層階梯,下三層是關於物體的知識、關於狀態的知識和關於動力學的知識;對應的上三層是功能知識、目標知識和行為知識。六層知識分散在視頻、教科書、真機數據等不同載體中,越往上層可記錄內容越少。 物理智能的突破口不在模型架構優化,而在知識的聚合。沒有人能獨自完成聚合,需要全社會的通力合作。 AI行業的評價維度將從演示有多驚豔,轉向運行有多可靠。通用性是重點,可靠性是起點。 物理智能將把AI從科學的“讀者”,變成知識的“創造者”。 王堅:讓科學數據能成為大模型的原住民 中國工程院院士、之江實驗室主任、阿里雲創始人王堅強調了“重新認識數據”的重要性。他認為,AI正來到一個關鍵的轉折點:人工智能將像數學一樣成為基礎學科,而這個轉折的基礎,是科學數據。 科學數據可能成為AI下一輪變革的關鍵驅動力。 從舊數據裡發現新問題,是科學變革中的基本邏輯。比如,一名18歲中學生利用已經退役、且原本用於監測小行星的衛星數據,發現約150萬個此前未編目的太空物體。 大語言模型是建立在文本數據上的基礎模型,而科學基礎模型,需要整合數據、論文和代碼。科學家真正需要的,不只是一個問答模型,而是能夠統一獲取科學數據、相關論文和計算工具的基礎設施。 科學基礎模型使得人工智能來到一個新的轉折點:人工智能像數學一樣成為基礎學科。這將在未來50年對科研產生深遠影響。 AI新邊界 徐立:AI的核心價值是放大個體能力而非替代人力 商湯科技董事長兼首席執行官徐立探討了兩個核心問題:什麼是普惠AI?什麼是AI向善? AI的核心價值是放大個體能力而非替代人力,優質AI產品會放大每個人的能力,而非催生工具依賴。 當AI的邊界真正意義上推進到超級個體的時候,會出現新的經濟學計算:計費從Token轉向Task。 AI會自動化很多現有的職業,但AI也將重塑工作,產生大量新的職業,以及公司、組織的形態。 有之以為利,無之以為用。今天我們關注模型的發展、參數的變化、應用的突破,這是有;而背後的治理框架,是無。有和無並行起來的時候,我們才能做到讓AI用好的方式被用到。 Bengio: 智能體的實用性與風險都來自其自主性 圖靈獎得主、深度學習三巨頭Yoshua Bengio線上參與了WAIC主論壇,圍繞安全話題發表了最新觀點: AI能力正在沿指數曲線增長。 近幾年,模型在推理、數學、編程、科學和智能體能力上快速提升,能夠自主規劃和完成的任務越來越複雜。 智能體的實用性與風險來自同一個特徵:自主性。 智能體必須減少人類監督,才能完成長程任務;但自主程度越高,人類越難及時發現和制止危險行為。 前沿AI面臨兩類災難性風險。 一類是被惡意使用,另一類是模型自身行為引發的失控風險。 不能默認更強的模型會自然服從人類。 高風險AI應實行“先證明安全,再允許部署”。 風險治理不能由企業自行決定。 全球治理還需要可驗證的技術基礎。 版權所有,未經授權不得以任何形式轉載及使用,違者必究。 WAIC 聞樂 清華系團隊發佈國產Token優化工廠:兼容10餘種國產芯片,日吞吐千億Token2026-07-18 WAIC直擊 | 十大開源社區「擠」進了一家GPU展臺,沐曦憑什麼?2026-07-18 一位失憶患者,揭開了AI記憶的誤區2026-07-16 Agent專用搜索登頂Product Hunt,Token更省搜得更準2026-07-13 掃碼分享至朋友圈 相關閱讀 “遇見未來,AI應用全體驗”WAIC 2021劇透系列 在人工智能深度融入的背景下,關於人類的未來生活,你有過哪些想象呢? 量子位2021-07-06 WAIC 世界人工智能大會 1956-2026:人類與機器智能的七十年對話 國際級講者陣容帶來的歷史縱深與前沿視野 量子位2026-01-06 WAIC 具身智能 算力 2021中國AI產業10大趨勢,一分鐘看明白 | WAIC2021 AI行業大變天 十三2021-07-14 AI產業 WAIC WAIC 2021 世界人工智能大會 倒計時!2022WAIC攜手合作夥伴共赴世界級AI盛宴 2022世界人工智能大會雲觀眾預註冊通道已開啟 量子位2022-08-08 WAIC 智平方攜手生態夥伴首秀WAIC,郭彥東博士解析具身智能三大技術 通用智能機器人Alpha Bot展出 明敏2024-07-12 WAIC 具身智能 開幕預告 | 雙獎得主傑弗裡辛頓領銜,全球AI群星在此閃耀! 加入全球AI浪潮第一現場 西風2025-07-25 WAIC

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