在 6 月 12 日舉行的北京知源會議上，北京知源 AI 研究院院長王中元、小米 MiMo 大模型負責人羅福莉、清華大學計算機科學教授兼 MianBi Intelligence 共同創辦人劉志遠、清華大學 AI 研究院副院長兼 ShengShu Technology 創辦人朱軍，以及南洋理工大學校長安博，共同召開關於中國大模型產業的峰會對話。討論聚焦於年輕人如何在 AI 技術快速迭代中應對焦慮。基於 AI 發展加速的背景——從 Anthropic 最新的大模型 Claude Fable 5 到爆發式的智能體增長——與會者探討了 AI 自我演化的可能性、世界模型的未來情境，以及在技術迭代速度正在重塑人類智慧認知邊界的時代，如何調適的策略。
AI 造 AI 成為趨勢
當大模型仍在更新人類認知之際，更具顛覆性的趨勢出現了——AI 開始創造 AI。
「去年，頂尖大模型只是在指令清晰的場景中完成高精度執行，但現在，頂尖模型的能力已延伸到抽象問題解決層級，」羅福莉觀察道。當前的大模型能完成核心科學研究流程，包括實驗流程規劃與執行結果驗證，而與頂尖科學研究者之間的核心差距正在縮小。
劉志遠表示，產業革命的核心是機器替代人類的體力勞動，最終形態是機器制造機器；智能革命的核心是 AI 替代重複的人類腦力勞動，而「AI 造 AI」是智能革命進入高階階段的核心標誌。
在劉志遠看來，產業革命要花幾百年才能實現自主機器製造，而大模型在其出現後僅 6 到 7 年就進入了 AI 自主迭代階段，技術迭代速度遠超傳統產業革命。
「在目前階段，AI 遞迴式自我演化的核心驅動仍然是人類，」劉志遠表示。目前的技術路徑是人類主導，AI 協助完成模型研究與迭代。即便未來達成高階 AI 自主迭代，人類的主體性與能動性仍不可取代——最終，AI 的研究方向以及服務社會的核心目標，始終需要人類來定義，這也是人類與 AI 之間的核心關係。
兩天前，Anthropic 已正式發布 Claude Fable 5，實現了在編碼能力與智能體能力上的顯著躍升——對一個 5000 萬行程式碼的完整倉庫遷移（人類團隊需用一個月）而言，Fable 5 只要一天。這項里程碑式進展成為本次討論的第一個焦點。
「Fable 5 仍是中間產品，」羅福莉表示。在她看來，大模型持續擴展的路徑遠未停止。「Fable 5 代表大模型在三個維度上的自然擴張：第一，預訓練參數規模實現數倍級擴張；第二，推理時延伸規模與強化學習的算力投入顯著增加；第三，訓練資料從自然網路文本邁向一個由人類與智慧代理共同生產的新階段合成資料。」
在清華大學教授兼 盛數科技創辦人朱軍的觀點中，不同情境的落地要求不同，並非所有情境都需要極高精度的模型能力——多數傳統場景可依賴模型的直觀理解能力來落地，這也是大模型帶來的核心價值。
朱軍表示，針對業界對 Agent（智慧代理）以及程式碼問題解決會消耗大量 Tokens（詞元）的熱烈討論，新一代模型在等效任務下大幅降低了 Token 消耗，這是產業發展的正確方向。
在他看來，影像模型與世界模型的擴展潛力仍然巨大。「目前對物理資料的積累、資料高效率利用技術、模型架構優化等方向都才剛起步，未來有極為廣闊的探索與改進空間。」
創新常常逆著共識走
隨著 AI 技術快速迭代，大量年輕人陷入焦慮——技術更新太快、知識迭代頻繁、傳統技能與職業不斷變化。要如何應對？
在羅福莉看來，大模型與智能體的迭代速度遠超所有人的預期，人類與 AI 之間的能力邊界，以及分工模型正在持續變動。
「我給年輕人的核心建議只有一點：永遠保持探索欲望與好奇心。極致使用前沿 AI 工具，並在不斷試錯的過程中，培養出只屬於你自己的判斷力與科學研究審美。在一個快速技術變革的時代，獨特的認知、判斷與審美，是年輕人最核心、最不可取代的競爭力，」羅福莉表示。
朱軍認為，AI 技術每天都在變，所有從業者都在持續學習、持續迭代，沒有人能維持不變。越是在技術變革的浪潮中，就越要把自己的基礎打牢，這也是應對產業變化的核心競爭力。「我們致力於打造 AI 原生的成長環境，讓學生從一開始學習就能擁抱 AI 並且用好 AI。每個人都不必過度焦慮——所有人都站在同一起跑線上，產業前輩、從業者與學生都在同步學習與同步更新。主動擁抱變化並持續深度耕耘，是最好的成長方式。」
劉志遠建議，第一，敢為人先，敢於創新。AGI 與智能革命是全然嶄新的未知領域，真正的創新往往「逆著共識走」，做非共識的事情。敢於在未被探索的領域嘗試，並做出差異化選擇，就能抓住未來機遇。
第二，守住初心並且持續堅持。差異化的創新選擇必然伴隨質疑與否定。能否承受壓力並在深耕中持續，才是突破瓶頸、產生成果的關鍵。
第三，突破固有認知並持續自我創新。取得階段性成果後，不要機械地沿著過往成功路徑前進。要主動感知產業趨勢，否定固有經驗，探索全新的方向，才能持續跟上技術迭代的節奏。
「當前年輕人的焦慮，本質上源於過度功利的心態。如果學習和工作的目標只有高薪以及跟著潮流跑，自己就會陷入被動焦慮，」安博表示。
在安博的看法中，第一，年輕人要選對賽道並把核心問題深耕下去，聚焦有價值且有意義的研究方向，避免無效的內耗式競爭。第二，學術履歷的價值正在弱化。今天真正的核心競爭力是實作能力與前沿認知——即便沒有高學術履歷，深耕前線前沿研究並累積實務經驗，也能實現快速成長。最後，單打獨鬥已經跟不上產業速度。要主動尋找志同道合的夥伴，形成交流社群，遇到問題就及時溝通討論，避免自我內耗。
常見問題
6 月 12 日在北京知源會議上，羅福莉建議年輕人做什麼？
羅福莉建議年輕人永遠保持探索欲望與好奇心，極致使用前沿 AI 工具，並在不斷試錯的過程中，培養出只屬於你自己的判斷力與科學研究審美。她表示，在一個快速技術變革的時代，獨特的認知、判斷與審美，是年輕人最核心、最不可取代的競爭力。
根據座談討論，Claude Fable 5 展示了哪些技術能力？
根據討論，Claude Fable 5 在編碼能力與智能體能力上實現了顯著躍升。對一個 5000 萬行程式碼的完整倉庫遷移（人類團隊需用一個月）而言，Fable 5 只要一天。羅福莉將 Fable 5 描述為大模型在三個維度上的自然擴張：預訓練參數規模實現數倍級擴張、推理時延伸規模與強化學習算力投入顯著增加，以及訓練資料從自然網路文本推進到由人類與智慧代理共同產生的合成資料。
在自我演化過程中，劉志遠如何描述人類與 AI 的關係？
劉志遠表示，在目前階段，AI 遞迴式自我演化的核心驅動仍然是人類；目前的技術路徑是人類主導，AI 協助完成模型研究與迭代。他強調，即便未來達成高階 AI 自主迭代，人類的主體性與能動性仍不可取代——最終，AI 的研究方向以及服務社會的核心目標，始終需要人類來定義，這也是人類與 AI 之間的核心關係。
