《科技猜想局》欄目簡介

INTELLGENT TECHNOLOGY

技術(shù)狂飆，政策漸明

2026，站在科技轉(zhuǎn)型的十字路口

處處都是新看點

從實驗室到生產(chǎn)線

從技術(shù)內(nèi)幕到風(fēng)向解讀

快來和“局長”一起翻開底牌，盤透邏輯！

大模型技術(shù)自2017年Transformer架構(gòu)問世以來，已從單一文本處理演進至多模態(tài)融合、推理優(yōu)化與代理系統(tǒng)集成。

如今，模型參數(shù)規(guī)模突破萬億，推理時計算擴展成為主流，推動AI從生成向決策轉(zhuǎn)型。

2026年作為技術(shù)從實驗向?qū)嵱没D(zhuǎn)型的關(guān)鍵節(jié)點，將聚焦架構(gòu)創(chuàng)新、效率提升與可靠性改進。

本文從純技術(shù)視角分析現(xiàn)狀、趨勢預(yù)測及挑戰(zhàn)，旨在概述大模型演進路徑。

2025年成果

回顧2025年，大模型技術(shù)取得顯著成就：模型參數(shù)規(guī)模持續(xù)突破，推理時計算擴展（如test-time scaling）顯著提升性能，多模態(tài)融合趨于成熟，小型語言模型（SLM）與大型語言模型（LLM）性能差距縮小。

關(guān)鍵技術(shù)包括注意力機制優(yōu)化（如gating與sparsity引入），混合專家（MoE）架構(gòu)廣泛應(yīng)用，狀態(tài)空間模型（SSM）如Mamba初步融入Transformer，提升序列處理效率；擴散模型訓(xùn)練階段分離，減少計算開銷。

然而，問題依然突出：計算復(fù)雜度高導(dǎo)致訓(xùn)練成本飆升，長上下文處理瓶頸（如注意力機制的二次方復(fù)雜度）限制應(yīng)用；幻覺與可靠性不足，特別是在多模態(tài)任務(wù)中對齊困難；能耗限制日益嚴(yán)峻，訓(xùn)練與推理分離初步顯現(xiàn)，但邊緣部署仍面臨安全隱患。

這些現(xiàn)狀為2026年創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)，強調(diào)從規(guī)模向效率與可靠性的轉(zhuǎn)變。

架構(gòu)與多模態(tài)持續(xù)演變

2026年，大模型技術(shù)將深化架構(gòu)演進與優(yōu)化，逐步超越Transformer局限，推動多模態(tài)與代理系統(tǒng)成熟。

以下為主要趨勢：

A. 架構(gòu)演進與后Transformer探索：混合架構(gòu)興起，如Transformer-SSM混合體結(jié)合注意力與線性復(fù)雜度優(yōu)勢，線性注意力機制優(yōu)化進一步緩解二次方問題；MoE架構(gòu)高效部署，通過動態(tài)路由減少參數(shù)激活；生物啟發(fā)架構(gòu)初步探索，如Neuraxon的三值邏輯與連續(xù)處理模式，模擬神經(jīng)元行為提升適應(yīng)性。

B. 多模態(tài)模型深化：統(tǒng)一處理文本、圖像、視頻、音頻的能力更成熟，長上下文窗口擴展至百萬token級別，支持實時多模態(tài)推理；世界模型整合加速，如Genie 3與Marble框架用于物理推理，實現(xiàn)從語言預(yù)測向3D交互模擬的躍進。

C. 推理效率優(yōu)化：量化、蒸餾與邊緣計算技術(shù)推進，推理時計算成為主流范式；硬件分化明顯，GPU專注訓(xùn)練，而LPU/ASIC芯片優(yōu)化推理，提供快速內(nèi)存訪問與確定性計算，顯著降低延遲與能耗。

D. 小型語言模型（SLM）與高效模型：參數(shù)高效微調(diào)（如LoRA/QLoRA）成熟，領(lǐng)域特定SLM性能接近LLM，支持設(shè)備端部署與自定義模型主權(quán)，減少對云端的依賴。

E. 代理與自主系統(tǒng)技術(shù)：多代理框架標(biāo)準(zhǔn)化，鏈?zhǔn)酵评恚╟hain-of-thought）深化為多步規(guī)劃；代理工作流協(xié)議如MCP新興，實現(xiàn)工具調(diào)用與協(xié)作；強化學(xué)習(xí)（RL）擴展至機器人學(xué)與代理系統(tǒng)，提升自主決策能力。

F. 持續(xù)學(xué)習(xí)與自我驗證：持續(xù)學(xué)習(xí)機制解決，如嵌套學(xué)習(xí)與TITANS架構(gòu)允許模型在線適應(yīng)新數(shù)據(jù)；模型自我驗證改進，通過內(nèi)部一致性檢查減少幻覺，提升輸出可靠性。

G. 可持續(xù)計算與硬件改進：功率瓶頸通過新型冷卻技術(shù)變革解決，光學(xué)計算與存儲爆炸式增長；量子計算勢頭增強，與經(jīng)典AI混合，提供指數(shù)級加速潛力。

H. 推理時控制與分解智能：從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理時動態(tài)調(diào)整，生成視為搜索過程；單體模型向功能分解演進，記憶架構(gòu)分層存儲，提升復(fù)雜任務(wù)處理。這些趨勢標(biāo)志著大模型從參數(shù)規(guī)模競賽轉(zhuǎn)向系統(tǒng)級優(yōu)化。

安全和倫理成為挑戰(zhàn)

盡管前景樂觀，2026年技術(shù)仍面臨多重瓶頸：縮放定律趨于飽和，需要新范式突破；數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴合成數(shù)據(jù)，但偏見放大問題突出；模型收斂緩慢，多模態(tài)對齊挑戰(zhàn)加劇。

可靠性問題持續(xù)：幻覺緩解緩慢，可解釋性不足導(dǎo)致黑箱決策風(fēng)險；多模態(tài)任務(wù)中模態(tài)間對齊困難，操作可靠性評估從靜態(tài)轉(zhuǎn)向動態(tài)。

計算資源限制凸顯：推理需求激增，邊緣部署面臨安全漏洞；功率與PCB短缺加劇，地緣計算差距擴大。

安全與倫理風(fēng)險從模型層面擴展至管道問題，如動作錯誤防范與持續(xù)學(xué)習(xí)的選擇性遺忘。 應(yīng)對策略包括開源協(xié)作、混合架構(gòu)實驗、強化驗證獎勵（RLVR）與標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議推進。

結(jié)論

2026年，大模型技術(shù)將更高效、多模態(tài)與推理導(dǎo)向，混合架構(gòu)與代理系統(tǒng)崛起，從炒作轉(zhuǎn)向?qū)嵱谩?/p>

未來愿景在于向更通用、可靠智能系統(tǒng)演進，推動基礎(chǔ)研究突破與物理AI融合。

為此，應(yīng)加強架構(gòu)創(chuàng)新、效率優(yōu)化與安全研究，實現(xiàn)技術(shù)可持續(xù)進步。

總之一句話，革命尚未成功，同志仍需努力！