深度｜2026年，AI将从炒作走向务实
深度｜2026年，AI将从炒作走向务实如果说2025 年是 AI 接受现实检验之年 ，那么 2026 年这项技术将走向实用化。业界焦点已从构建日益庞大的语言模型，转向更艰巨的使命——让 AI 真正可用。
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8227 点击 2026-01-07 17:20
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如果说2025 年是 AI 接受现实检验之年 ，那么 2026 年这项技术将走向实用化。业界焦点已从构建日益庞大的语言模型，转向更艰巨的使命——让 AI 真正可用。
Andrej Karpathy 大神力荐的 Vibe Coding，正在成为开发者的新宠。这种「只需聊一聊，AI 可以把功能写出来」的体验，极大提升了简单任务的开放效率。
这篇文章的思路来自 Philipp Schmid，由 minghao 推荐 https://www.philschmid.de/agent-harness-2026
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，
对于电子产品，我们已然习惯了「出厂即巅峰」的设定：开箱的那一刻往往就是性能的顶点，随后的每一天都在折旧。
这两年一直在关注 AI，Claude Code 给我带来的震撼，和当初 Nano Banana 在画图领域的革命，几乎是一个级别。
2025 年，人工智能的发展重心正在发生一次根本性转移：从追求模型的规模，转向构建其理解与解决复杂现实问题的能力。在这一转型中，高质量数据正成为定义 AI 能力的新基石。作为人工智能数据服务的前沿探索者，数据堂深度参与并支撑着这场变革的每一个关键环节。本文将深入解读 2025 年 AI 五大技术趋势及其背后的数据需求变革。
2025 年，随着李飞飞等学者将 “空间智能”（Spatial Intelligence）推向聚光灯下，这一领域迅速成为了大模型竞逐的新高地。通用大模型和各类专家模型纷纷在诸多室内空间推理基准上刷新 SOTA，似乎 AI 在训练中已经更好地读懂了三维空间。
现在搞 AI 创作，最缺的其实不是模型，是耐心…为了做个像样的视频，活生生逼成了搬运工。
CES巨幕上，老黄的PPT已成中国AI的「封神榜」。DeepSeek与Kimi位列C位之时，算力新时代已至。