超越Scaling Law，2026年我們需要什么樣的AI研究？

過去一年，AI 產品遍地，企業間交鋒白熱化，資本對 AI 的下注同樣沒有放緩。

但熱潮下，整個行業暗藏著一絲難言的失望氣息：行業表面迭代飛速，各產品靠堆疊功能快速籠絡用戶，模型真正的智能提升卻相對有限。

很多跡象都在指向同一個判斷：2026年，我們需要關注 AI 基礎創新，關注那些真正能提升模型性能的工作。

一些頂尖 AI 研究者已經開始明確呼吁。去年年末，自立門戶的前 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 在接受采訪時說：2020 - 2025 年是規模化時代。而 2026 年，行業將開始回歸研究時代。

近期，騰訊新任“AI 掌門人”姚順雨和阿里 Qwen 技術負責人林俊旸同臺，同樣強調 AI 需要底層創新，期待資源投入下一代研究中。

那么，2026 年到底有什么真正值得關注的 AI 研究方向？

針對這個話題，「四木相對論」邀請到一位 95 后 AI 研究者。他曾在八家海內外 AI Startups / 大廠 / 科研機構深度參與模型訓練。同時，他也常年參與前沿 AI Research 研究。我們結合他的觀察，梳理出 2025 年十大 AI 研究現狀，和 2026 年十大 AI 研究趨勢。

希望能為部分關心 AI 研究進展的朋友，帶來些許參考。*文末附有全文速覽版

十大AI研究現狀

在這篇文章的第一部分，我們先關注已經發生的重要 AI 研究進展，總結出 AI 研究現狀，具體包括 Scaling Law 、RL 環境、持續學習等方向。

過去幾年，Scaling Law 幾乎統治了整個 AI 界的認知。但現在的信號已經很明確：那個單純靠“堆參數、堆算力”就能換來性能暴漲的時代，接近尾聲。

如果說半年之前這件事還略有爭議，那現在我們必須直面這個事實。Ilya Sutskever 也直言，今天 AI 的瓶頸是想法而非算力。

這引出我們今天討論的主題 —— 在其他人在比拼 GPU 數量的時候，敢于回歸基礎研究、探索在有效性背后底層機制的團隊，大概率會在 2026 年之后收獲最大的回報。

鋸齒問題，指的是模型可通過高難度基準測試，卻在基礎任務上反復出錯。這是一種模型實際泛化能力較大偏離了紙面 Benchmark 分數的現象。

最典型場景是代碼修復。SWE Agent 指出一個 Bug 后道歉并引入第二個 Bug，再次指出后又重新引入第一個 Bug。這種現象揭示了一個更深層問題：我們并不理解模型在學什么。

現階段，人們過度依賴評估基準來設計模仿學習和強化學習的后訓練環境，這使得模型成為了超級應試機器，對少數任務過度優化，但對大量長尾且重要的跨領域任務泛化不足。

而且，研究資源過度集中在人類已知答案或容易驗證的領域，比如世界模型扎堆游戲和機器人仿真。很多企業、機構和研究者癡迷于刷榜而非探索根本性的物理問題。

智能放緩的現狀，已經讓 AI 生態發生了一些改變。

比如 2025 年，美國有 50 家左右的 AI 初創公司融資超過1億美元，其中相當一部分是研究導向的 Lab。

比如 SSI 在 2025 年融了 20 億美元，專注于研發“安全超級智能系統”。研究超級人工智能的 Reflection AI 也獲得 20 億美元的 B 輪融資。海外資本用真金白銀證明，它們感興趣押注頂尖實驗室團隊進行突破性研究。

OpenAI o1 / o3 和 DeepSeek-R1 的性能表現充分證明，推理時的計算投入和訓練時算力堆砌一樣重要。

大量研究發現，小模型經過 RL 微調后，僅用數千個訓練樣本和幾十美元的 GPU 預算，就能在 AIME25 等高難度評測基準上反超龐大的 o1。

模型通過 RL，在不斷積累獎勵的過程中所獲得的試錯、自我反思等“經驗”，就像是人類通過實戰積累“經驗”，而不僅是簡單的知識調用。

2025 年，李飛飛的 World Labs，Yann LeCun 離開 Meta 創辦的 AMI Labs，Google DeepMind 和 Runway 都先后推出了自己的世界模型。

這很重要，因為 AI 著實需要理解物理世界如何運作，而不應局限于預測下一個詞。這件事因大佬們的紛紛下場產生了競賽式的大躍進。

目前全球至少有數十家企業都在卷 RL 訓練環境，比如復刻 DoorDash、Uber Eats 界面，讓 Agent 學習怎么操作這些網站。它們主要有以下幾種方式：

1. 克隆網站 GUI：每個網站環境花費約 $20,000，OpenAI 已經買了幾百個。

2.構建軟件工程：從 GitHub 挖出 45 萬個 PR，篩選出2萬多個有效軟件工程任務。

3.組合平臺：把 Slack、Gmail、代碼編輯器組合起來，模擬真實的人類工作流。

但是，這些環境不夠。Agent 的能力上限，是由學習環境的真實性以及反饋來源的可靠性決定的。

當前，傳統基于 Gym、MuJoCo 和 WebShop 等靜態 RL 環境可能會被生成式仿真器取代。GPT 或 Sora 等生成模型已經可以直接合成出與現實世界高度對應、可交互的學習環境。

這意味著 RL 智能體不僅能在奧數題和代碼題等易驗證的簡易環境下訓練，更會在可以模擬復雜流體、光影乃至材料質感的“數字孿生”世界中持續演進。

生成式環境將成為新一代的合成數據范式，從數量和質量兩方面貼近現實世界情境，推動 RL 訓練的有效擴展。

可解釋 AI 也是一個重要但容易被忽視的領域。它長期面臨實用價值有限、局部可解釋和解釋結論不可靠這三大質疑。這方面的前沿研究目前主要由 Anthropic 、DeepMind 和極少數高校實驗室推進。

2025年，可解釋 AI 的關注焦點轉向了推理模型思維鏈的“不忠實”問題。一項名為《Reasoning Models Don't Always Say What They Think》的研究揭示了推理模型在生成思維鏈（Chain of Thought, CoT）時的“忠誠性”問題。也就是說，模型可能不會真實地反映自己內部的推理過程，而是在一定程度上輸出和答案虛假相關的 CoT。

大家開始意識到：如何對推理模型內部思考過程的忠實性進行持續監控與治理已成為亟待解決的問題。

關于模型架構的創新，目前存在一些瓶頸。

首先，線性的檢索能力和推理能力不足的問題始終沒能得到很好的解決。

而且，傳統的多層感知器（MLP）可解釋性較差、計算效率低，但以 KAN （Kolmogorov–Arnold Networks）為代表新型方案，還沒有經過充分的工業驗證和優化。

混合架構模型雖熱門，但很多工作僅是把 Transformer 和 SSM （State Space Model）拼起來，還停留在“試試看能不能 Work”階段，缺乏對“什么任務特性需要什么機制”的本質探索。所以多數的架構研究看似熱鬧，實際還在小步慢跑的階段。架構創新正逐漸觸及當前的天花板。

傳統的評測基準已被刷爆，雖然有 HLE （Humanity’s Last Exam）和 FrontierScience 等新 Long-horizon Evals 出現，但它們目前仍缺乏對模型實際計算過程和忠實性的衡量。

從古早的 GLUE 、 MMLU 到2025年的長周期 Agent 能力評估，通用評測基準以各種模態的人類頂級推理問題考驗模型的泛化表現，但卻只關注實效性（如 Pass@K 和 Success Rate），無法反映模型的實際計算過程和推理忠實性。

這個話題正在逐步破圈。

模型的參數記憶并不是單義性的“知識”，而是固化的、能相互影響的任務執行能力。相比于 One-take 情況下就能很好解決的數學和代碼任務，像 SWE、級聯訂單查詢與自動化支付這種長程問題，執行效果非常依賴 Agent 持續學習能力的改進。

如何實現神經網絡的“存算分離”，以及如何有效利用稀疏電路在冗長上文內進行知識召回，成了減緩上文幻覺、推理不忠實和工作流記憶退化等問題的關鍵突破口。

十大AI研究趨勢

針對已經發生的研究現狀，我們提煉出 RL、持續學習、多模態、注意力機制優化等領域將會發生的變化。當然，它們中的一些已經產生進展。

人類學會開車只需要數十小時，而 AI 卻要依賴海量模擬軌跡才能完成學習。這種巨大的效率差異，正在推動“高效泛化機制”的研究。

Ilya 曾提出一個觀點：人類情感可以看作是生物層面“硬編碼”的價值函數，能夠幫助我們提前做出啟發式決策。這一判斷也為 2026 年優化 AI 決策路徑提供了新思路。

2025 年，DeepSeek 就借助 DSA 稀疏注意力與 Engram 記憶存儲模塊，開始探索一條讓模型更“智能”、而非單純更“龐大”的技術路線。

進入 2026 年，預計會有更多研究團隊在這一方向持續深耕：從上文工程、工具調用編排到技能優化，從量化推理算力的有效投入，到追求合理的范式組合，而非一味追求數據與算力的規模擴張。

2026 年，高效訓練方法將成為主流競爭力，訓練時的規模擴展不再是最優解。

2025 年，世界模型已能夠生成視覺連貫的視頻內容，但在長時間序列中仍面臨物理規律理解不足、自回歸誤差累積等核心挑戰。Runway 的 GWM-1 等方案嘗試通過逐幀預測來保持一致性，但這是否為最優解，目前尚無定論。

步入 2026 年，更多團隊在物理一致性基礎研究上發力，探索如何讓模型真正理解物理規律而非僅模仿表象。

2025 年，強化學習不再被“人工搭建環境”的高昂成本卡脖子。

DeepSeek-V3.2 等模型開始嘗試用代碼自動生成合成任務 —— 利用代碼天然的可驗證邏輯，智能體可以在無需人工干預的“合成練兵場”里高效特訓，迅速掌握解決通用難題的能力。

進入 2026 年，生成式環境將打破 Sim-to-Real 的壁壘。超越搜索、GUI 等靜態任務，未來的訓練環境將直接從生成模型中“蒸餾”而來。這種不再受限于人工設計的交互環境，將讓真實世界的“經驗重放”規模呈現大規模增長，徹底改變 AI 理解物理世界的方式。

2025 年，我們見證了強化學習反饋從稀疏信號到密集語言的演化：從 2021-2024 年的判別式獎勵模型，到 2025 年初 DeepSeek-R1 的 RLVR 范式，再到 2025 年下半年的生成式過程獎勵。

環境已經能夠用自然語言告訴 Agent：“你的決策在某個環節出錯，不滿足某個評分標準。”

2026 年，我們將看到「動態 RL 環境 + 動態獎勵評分標準」的協同優化成為主流實踐。也就是，獎勵來源不再是靜態固定的，而會根據任務復雜度和 Agent 能力進行實時調整，形成自適應的訓練閉環。

2025 年，OpenAI o1、DeepSeek R1 等模型“涌現”出令人意外的新行為，它們會察覺自己正在被評測并隱藏已掌握的知識，能反思自身推理過程，甚至在特定條件下表現出策略性、操縱性乃至欺詐性的行為。

2026 年，隨著學界對這些行為的研究深入，預計會看到新的、專門針對模型涌現行為的探測方法和評估框架。它們將用于實時監控訓練和推理過程中的動態變化，確保模型行為的可控性和透明度。

2025 年，AI 合規開始從事后分析轉向全生命周期監督，Anthropic 和 DeepMind 引領了鏈式思維監測和隱向量探測等技術的研究。

2026 年，隨著監管生態鏈需求持續增長，這些動態監測技術將貫穿智能體開發的生命周期，從預訓練到后訓練、從評估到部署的完整流程，形成系統化的合規解決方案。

2025 年，行業對注意力機制的優化大多聚焦于提升推理效率，核心目標是 “更快”，但標準注意力模塊依舊處于灰盒狀態。我們并不清楚模型在關注什么，也難以約束它。

邁入 2026 年，研究重心將從 “提速” 轉向 “可控”，預計會出現兩大關鍵突破方向：

一是從先驗層面進行結構化干預。在代碼生成等場景中，讓模型優先聚焦函數簽名等核心信息；二是從后驗層面構建注意力反饋機制，建立信息關注與利用的反饋機制，讓模型根據任務難度自適應選擇稀疏或稠密激活模式，也就是實現多粒度的注意力分配。

2025 年的多模態模型，雖然名義上打通了視覺、文本和聽覺，但本質上仍處于“模態表征空間未對齊”的尷尬階段。

這就好比我們將圖像、文本和音頻的數據強行拉到了同一個房間（投影到同一空間），但它們依然說著不同的語言 —— 各模態 Embedding 的分布密度、甚至底層的幾何流形（Geometric Manifold）都存在顯著差異。這種深層的隔閡，導致了跨模態推理的效果常常差強人意。

2026 年，隨著第一代產品積累了大量真實反饋數據，轉折點即將出現。

我們可能會看到統一編碼方案的新探索，讓不同模態 Token 具備可比性。在跨模態注意力機制方向，也會有理解模態間語義對應關系的突破性改變，推動多模態模型從“拼接”走向“融合”。

2025 年，評測體系開始從“已知驗證”向“未知探索”轉變。

新一代 Benchmark 不再局限于人類已解決的經典問題，開始聚焦尚未形成標準答案的前沿難題；評測重點也將從三段論式的演繹推理，進一步拓展至歸納推理能力；評價指標則在準確率、成功率之外，延伸到推理忠實性、系統安全性與交互宜人性。

2026 年，隨著這類新型評測基準投入使用并持續積累反饋數據，評測標準將進一步細化，出現面向特定領域未解難題的專項測試集。同時，行業可能還會出現更成熟的多維度評估框架，綜合衡量模型在復雜場景下的整體表現。

這個方向非常重要，直接決定了智能體適應新環境的實時更新能力。

2025 年，我們看到推理時訓練與模型架構適配性設計開始深度融合，這為記憶機制創新打了基礎。

到了 2026 年，我們會迎來拐點 —— AI 的記憶召回與持續學習，會轉向解耦式的分層狀態。

過去 AI 處理長任務（比如復雜的支付協議）主要靠“硬抗”，一旦信息太長就容易顧頭不顧尾。而一些新機制的設計，是將復雜的工作流拆解為一個個可驗證的“原子操作”，并在執行的過程中，實時更新局部模型權重。這樣做可以實現即時的 Agent 知識更新與能力適配。

這帶來的改變是顛覆性的：AI 將具備“滾動更新式持續學習”的能力。

這種能力將使模型突破 Context Window 的物理限制。通過對信息進行動態壓縮和邏輯重組，Agent 在處理長周期任務時，將展現出更高的執行穩健性，從根本上緩解任務執行中的幻覺漂移與經驗退化問題。

總之在2026年，AI 研究的競爭將圍繞“更好的想法而非更大的算力”展開。

真正的突破，將來自于回答“為什么有效”，來自于理解智能本質而非擬合 Benchmark 指標。在其他人比拼 GPU 數量時，敢于 Think Different，探索有效性背后底層機制的團隊，會在重啟研究的時代中獲得更大的回報。

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