📰 研报摘要
查看全文 ➔本文探讨了 AI 2.0 的演进范式，分析了 Transformer 架构如何通过弱归纳偏置、并行计算及全局自注意力机制突破 RNN 瓶颈，成为跨模态通用底座。模型演进被划分为能力奠基（Scaling Law）、人机对齐（RLHF）和推理系统（思维链/强化学习）三个阶段，重心正从预训练参数扩张转向后训练与推理时计算。报告详细复盘了 GPT 系列从基础语言模型到推理模型阶段的发展历程，并指出 Scaling Law 已演变为覆盖全链条的资源优化框架。产业呈现架构、任务、模态的“三重收敛”趋势，通用底座成为统一交互入口，价值向掌握模型、数据、算力与生态的主体集中。目前模型能力在数字 AI 领域验证充分，但在物理闭环场景的迁移稳定性仍需进一步突破。