AI的下一步：2026年值得关注的五大趋势

人工智能的下一步：2026 年值得关注的五大趋势

本文涵盖了今年可能塑造团队如何利用人工智能进行建设的五大关键趋势。

1. 推理和 RLVR

早期的语言模型如 GPT-4 直接生成答案。你提出一个问题，模型就会逐个 token 生成文本。这对于简单任务有效，但在遇到第一次尝试就可能出错的更难问题（如高级数学或多步逻辑）时，它往往会失败。

从 OpenAI 的 o1 开始，新模型通过在回答前花费时间“思考”来改变了这一点。它们不是直接跳到最终答案，而是生成中间步骤，然后再给出答案。模型花费了更多时间和计算能力，但它能解决逻辑和多步规划中更难的问题。

在 o1 之后，许多团队专注于训练推理模型。到 2026 年初，大多数主要 AI 实验室都已发布了推理模型或在其主要产品中添加了推理功能。

什么是 RLVR

一种使模型训练大规模可行起来的关键方法是可验证奖励强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，简称 RLVR）。尽管它最初由 AI2 的 Tülu 3 引入，但 DeepSeek-R1 通过大规模应用此方法使其受到主流关注。要理解 RLVR 如何改进了之前的方法，了解标准训练流程会有所帮助。

LLM 训练有两个主要阶段：预训练和后训练。在后训练期间，强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）算法让模型进行练习。模型生成响应，算法更新其权重，使得更好的响应随着时间推移变得更有可能。

为了决定哪些响应更好，AI 实验室传统上会训练一个单独的奖励模型，作为人类偏好的代理。这涉及收集人类的偏好数据，用这些数据训练奖励模型，并用它来指导 LLM。这种方法被称为基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称 RLHF）。


RLHF 造成了一个瓶颈。它依赖于人工标注数据，这在大规模操作时既慢又昂贵。当任务复杂时，它也变得更难，因为人们无法可靠地判断漫长的推理过程。

RLVR 消除了这个瓶颈。它仍然使用强化学习，但奖励来自于检查正确性，而不是预测人类会偏好什么。在数学或编码等领域，许多任务都有可以自动检查的答案。系统会检查代码是否运行，或者数学解是否与真实值（ground truth）匹配。如果匹配，模型就会获得奖励。不需要单独的奖励模型。

RLVR 实现了可扩展的训练，因为正确性检查可以快速自动运行。模型可以在数百万个问题上进行练习，并获得即时反馈。DeepSeek-R1 表明，这种方法可以达到前沿级别（frontier-level）的推理能力，将主要瓶颈从人工标注转移到可用计算能力。

2026 年值得关注什么？

如今，大多数主要的 AI 实验室在训练中使用推理，许多使用 RLVR。因此，仅凭推理不再是区分优势。重点已转向效率。

AI 团队现在正致力于自适应推理（adaptive reasoning），模型根据提示的难度调整其努力程度。模型不会在简单的问候上花费大量 token，而是将深度思考保留给真正需要的问题。Gemini 3 是一个具体的例子。它支持 thinking_level 控制，并默认使用动态思考（dynamic thinking），因此它可以根据提示调整推理的程度。这种对效率的关注将使推理模型在速度和成本至关重要的实际用例中变得实用。

2. Agent 和工具使用

早期的语言模型擅长生成文本，但它们无法执行操作。如果你要求模型预订航班，它能描述步骤，但无法使用预订系统。而且因为它无法检查现实世界，它常常会猜测。如果你问“餐厅现在开门吗？”，它可能会根据旧信息而不是实时营业时间来回答。

这些限制导致了 AI Agent 的兴起。一个 Agent 将 LLM 与工具结合，并在一个循环中运行，使其能够规划和行动。Agent 不会直接生成最终答案，而是可以接受一个目标，将其分解为步骤，运行工具，并使用结果来决定下一步做什么。

大多数 Agent 共享相同的结构。语言模型解释请求并选择下一步。工具将模型连接到外部系统，如搜索、日历、文件或 API。一个循环运行操作，检查结果，并在失败时重试或改变方向。

为什么 Agent 最近开始奏效

Agent 不再是实验性的。它们正在真实产品中发布。OpenAI 的 ChatGPT Agent 可以浏览网页并代表你完成任务。Anthropic 的 Claude 可以使用工具、编写和运行代码，并解决多步问题。

三个发展使其成为可能。首先，推理能力提高了。模型在规划多步工作、跟踪中间结果以及选择下一步行动而不是跳到最终答案方面做得更好。

其次，工具连接变得更容易。过去，每个工具集成都是定制的。像 Anthropic 的 模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）这样的协议减少了模型连接到外部系统的摩擦。现在添加一个新工具只需几行代码。

第三，像 LangChain 和 LlamaIndex 这样的框架日趋成熟。它们使得无需从头开始构建 Agent 变得更容易。它们为工具使用、多步流程和日志记录提供了现成的组件。这降低了门槛，让更多团队能够尝试 Agent。

from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain.agents import create_agent
# 创建一个 LLM 实例
llm = ChatOllama(model="gemma3:1b")
# 创建你的工具列表
tools = [get_weather, web_search]
# 创建你的 Agent
agent = create_agent(llm, tools)
# 使用 agent.invoke 调用你的 Agent
agent.invoke({"messages":
[{"role": "user", "content": "Events in SF"}]
})

2026 年值得关注什么？

Agent 擅长短流程工作，但在任务运行时间较长时仍然力不从心。经过几十个步骤后，它们可能会失去上下文并犯下复合性的错误。它们也受到默认访问权限的限制。许多 Agent 在沙盒环境中运行，除非你连接它们，否则无法查看你的电子邮件、文件或本地应用程序。

2026 年一个可能的趋势是持久性 Agent（persistent agents），它们能解决这两个问题。这些是全天候助手，旨在处理长时间的更长工作流程。许多将本地运行，使其更容易连接到你的文件、应用程序和系统设置，同时将数据置于你的控制之下。OpenClaw 是这种向在自己硬件上运行的个人 Agent 转变的早期例子。

来源：OpenClaw.ai 更多的访问权限也增加了风险。当 Agent 可以读取个人数据并采取行动时，错误的影响会更大。因此，2026 年的一个主要重点将是可靠性和安全性。可靠性意味着保持正轨，从错误中恢复，并在长时间任务中表现可预测。安全性意味着保护数据，抵抗提示注入（prompt injection），并在未经明确批准的情况下避免不可逆转的操作。

3. 编码

AI 最初通过简单的自动补全来帮助软件工程师。但其能力有限。模型只能看到光标周围的即时区域，可能前后几行。它不理解完整的代码库、项目结构，或者你试图构建什么。

当 AI 实验室将 Agent 方法应用于编码时，情况发生了变化。他们不再依赖通用模型，而是通过对代码库、文档和编程模式进行广泛微调（fine-tuning）来训练专门的 LLM。他们还将通用工具替换为编码专用工具，如 read_file、search_codebase、edit_file、run_terminal_command 和 execute_tests。

结果是，模型能够理解软件工程实践，如项目结构、依赖关系和调试，并且知道如何使用其工具来完成任务。当你给它一个复杂的任务时，它会决定调用哪些工具以及以什么顺序来完成工作。

像 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 这样强大的专有编码 Agent（proprietary coding agents）正在推动这一转变。它们可以读取整个代码库并理解复杂的项目结构。与此同时，开源模型也缩小了差距。Qwen3-Coder-Next 是一个在 2026 年初发布的 800 亿参数模型，其性能已接近顶级闭源模型，同时可以在消费级硬件上本地运行。

编码 Agent 是 AI 已经改变日常工作最显著的领域之一。工程师可以要求进行代码库级别的修复和改进，并更快地获得可用的补丁。这些工具也降低了入门门槛。编程经验较少的人可以使用基于这些 Agent 构建的服务（如 Replit 和 Lovable）来构建可用的应用程序。

2026 年值得关注什么？

编码 Agent 的基准不再仅仅是编写代码。它是大规模管理软件。以下三个领域可能会看到最大的进展。

更深层次的代码库级理解。 当前的 Agent 有时会在大型代码库中丢失文件之间如何关联的跟踪。更好地跟踪依赖关系、架构和跨文件上下文将使 Agent 能够可靠地处理更大、更复杂的项目。

安全感知编码。 随着 Agent 编写更多生产代码，在发布前捕获漏洞变得至关重要。预计 Agent 会将安全扫描和自动化测试生成直接融入其工作流程，而不是将其视为单独的步骤。

更快的完成速度。 今天的 Agent 在复杂任务上可能很慢，有时需要几分钟来规划和执行多文件更改。AI 实验室正在积极努力减少从请求到工作代码的时间，使 Agent 在更多实时开发工作中变得实用。

4. 开源权重模型

在 LLM 时代的最初几年，功能最强大的模型都是闭源的。如果你想要顶级的性能，你需要使用来自 OpenAI、Anthropic 或 Google 等实验室的 API。你无法访问权重、本地运行模型或对它们进行微调（fine-tune）。开源权重模型存在，但它们落后了。

这种差距没有持续很久。它以比大多数人预期更快的速度在两个阶段缩小：一个决定性的 DeepSeek 时刻，随后是迅速的势头。

DeepSeek 时刻

2025 年 1 月，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1，并开源了其权重、代码和训练方法。该推理模型在关键基准测试中与闭源竞争对手持平或超越。它表明前沿级别（frontier-level）的推理能力不需要专有 API。人们开始将类似的突破称为“DeepSeek 时刻”。

DeepSeek-R1 训练阶段。来源：DeepSeek-R1 论文

R1 脱颖而出的一个关键原因是其训练方法。在此之前，许多聊天机器人严重依赖后训练期间的 RLHF，这是早期 ChatGPT 普及的方法。DeepSeek 则严重依赖 RLVR，它在数学和编码等可验证任务上扩展性更好。这使得在大大减少人工标注的情况下训练推理能力变得更容易。

快速势头

在那之后，更多实验室发布了完整的权重和训练细节。阿里巴巴的 Qwen 系列成为开放开发的主要基础。Z.ai 的 GLM 将多语言和多模态能力推向了开放生态系统。月之暗面的 Kimi 系列推出了强大的 Agent 能力和工具使用功能。随着这一势头，更多团队加入，开源权重生态系统变得更加强大。

开源权重模型的示例。来源：lmarea.ai 2025 年 8 月，OpenAI 发布了 gpt-oss，这是其自 GPT-2 以来首批开源权重模型。该版本包含了 1200 亿和 200 亿参数模型，遵循 Apache 2.0 许可证。Mistral、Meta 和艾伦人工智能研究所也发布了有竞争力的产品。

来源：OpenAI 的 gpt-oss 介绍

凭借详细的技术报告和可行的方案，技术迅速传播。团队复制了结果，改进了它们，并发布了变体。如今，开源权重模型在许多标准基准测试上已接近顶级的闭源模型。

2026 年值得关注什么

2026 年，开源权重模型的发布不再令人惊讶。下一波进展将较少关注规模，更多地关注效率、实际部署和 Agent 能力。

架构效率。 架构正变得更高效，通常使用稀疏 MoE 设计加上长上下文，因此每个 token 只有一小部分模型是活跃的。Qwen3-Coder-Next 就是一个例子，它采用了超稀疏设置和 256k 的原生上下文窗口。

Agent 准备就绪。 开源权重模型正在为 Agent 使用而训练，而不仅仅是聊天。工具使用、结构化输出和长上下文推理从一开始就被设计进去。随着 Agent 成为 AI 传递价值的核心方式，Agent 就绪（agent-ready）的开源权重模型将为更多自主工作流程提供动力。

更简单的部署。 通过新的推理格式（inference formats）和压缩技术（compression techniques），运行这些模型的障碍正在降低。硬件供应商也在加大力度，在发布时直接支持开源权重模型，将其视为一流部署目标（first-class deployment targets）。

5. 多模态模型

大多数早期聊天机器人是文本输入、文本输出的。即使它们有所改进，也仍然以文本为中心。图像、音频和视频通常由单独的系统处理。早期的图像生成器可以产生引人注目的视觉效果，但结果不一致且难以控制。

这种情况以两种方式发生了变化：聊天机器人变成了原生多模态（natively multimodal），生成模型也显著改进。

原生多模态聊天机器人

随着领先模型成为原生多模态（natively multimodal），纯文本模型的时代结束了。Gemini 3 和 ChatGPT-5 可以在单一系统中处理文本和图像，它们的产品也支持更丰富的媒体交互。在开源权重方面，Qwen2.5-VL 展示了类似的视觉语言能力（vision-language capability），在不同模态上具有强大的视觉理解力。

这种统一的方法实现了更自然的交互和新的用例。例如，你可以上传一张图表，询问特定元素的问题，并在一次对话中获得引用视觉细节的答案。

图像和视频生成

图像和视频生成也得到了改进，从演示走向了实际工具。OpenAI 的 Sora 2 展示的视频生成水平，迫使业界认真对待。Google 的 Veo 3.1 于 2025 年 10 月发布并在 2026 年 1 月更新，通过更丰富的音频和更强的编辑控制（如对象插入）推动了视频生成。Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）于 2025 年 11 月推出，改进了图像生成和编辑，特别是文本渲染和控制。

2026 年值得关注什么？

两个趋势可能会定义多模态进展的下一阶段：物理 AI（physical AI）和世界模型（world models）。

物理 AI

像机器人这样的物理 AI 正在从研究走向实际部署。2026 年的 CES 展示了许多公司的一波人形机器人（humanoid robot）演示。波士顿动力公司发布了其电动 Atlas，并宣布与 Google DeepMind 合作整合 Gemini Robotics 模型。特斯拉也表示计划加速 Optimus 的生产，目标是随着时间推移实现非常高的产量。

特斯拉演示 Optimus Gen-2。来源：Yahoo Finance

这些系统结合了视觉语言理解（vision-language understanding）、强化学习和规划。正如黄仁勋在 2026 年 CES 左右所说，“机器人的 ChatGPT 时刻已经到来”，他指的是能够理解现实世界并规划行动的物理 AI 模型。

世界模型

上面描述的视频生成系统正在学习比如何生成逼真像素更深层次的东西。它们正在构建关于物理世界如何运作的基础模型，这些系统可以模拟物理、预测结果并推理现实世界。

2025 年 11 月，Yann LeCun 离开 Meta 创办 AMI Labs，筹集了 5 亿欧元，旨在构建能理解物理而不是仅仅预测文本的 AI 系统。Google DeepMind 发布了 Genie 3，这是第一个生成持久性 3D 环境（persistent 3D environments）的实时交互式世界模型。NVIDIA 的 Cosmos Predict 2.5，通过 2 亿个精选视频剪辑进行训练，统一了文本到世界（text-to-world）、图像到世界（image-to-world）和视频到世界（video-to-world）的生成，用于在模拟环境中训练机器人和自动驾驶车辆。

媒体无法播放。

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Google 的 Genie 模型实时渲染下一个状态。来源：DeepMind Genie-2

更好地训练世界模型可能会持续到 2026 年。如果模型能够可靠地模拟环境，它们将成为训练机器人、自动驾驶车辆以及其他必须在物理世界中运行的系统的基础。视频生成、机器人技术和模拟正在开始向一个方向趋同。2026 年将揭示这种趋同是加速还是停滞。

展望未来

2026 年不会由单一的突破来定义。它将由现在共存并相互强化的能力所塑造。这些能力已经结合起来，以实现新的工作流程，从自主代码重构到通过模拟环境学习任务的机器人。这将是值得关注的有趣一年。

• 原文链接： x.com/alexxubyte/status/...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～