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下一代推理:探索更高效且更通用、提升模型推理能力的方法。下一代感知:找到统一生成和理解表示的方法,表示和压缩真实世界,构建 “世界模型”。软硬一体的模型设计:从软硬一体出发,探索 Transformer+GPU 之外的模型设计,发挥下一代硬件的能力。下一代范式:在反向传播、Transformer 架构、预训练 + 对齐的模式之外,探索更高效的模型结构和学习方法。下一代 Scaling 方向:在预训练和推理阶段的 Scaling Laws 之外,探索 Multi-Agent(多智能体)和 Test-Time Training(测试时间训练,动态调整模型参数)等方向。


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