罗福莉建言年轻人：AI时代，认知、判断和审美是最核心竞争力
面对技术飞速迭代的AI时代，年轻人该如何应对焦虑？这可能是当下最现实、也最棘手的问题。6月12日，北京智源大会上，几位AI领域的核心人物——北京智源人工智能研究院院长王仲远、小米MiMo大模型负责人罗福莉、清华大学教授刘知远、生数科技创始人朱军，以及南洋理工大学校长安波——围绕中国大模型产业展开了一
AI“创造”AI成趋势
当大模型还在刷新人类认知时，一个更具碘伏性的趋势已经显现——AI开始创造AI。去年，顶尖大模型还只是在指令清晰的场景下完成高精度执行；而如今，它的触角已经延伸到抽象问题解决层面。罗福莉观察到一个关键变化：当前大模型已经能够完成实验流程规划、执行结果验证等科研核心环节，与顶尖科研人员的核心差距正在缩小。 刘知远认为，工业革命的核心是机器替代人类体力劳动，终极形态是机器制造机器；而智能革命的核心，是AI替代人类重复性脑力劳动。“AI创造AI”正是智能革命进入高级阶段的核心标志。工业革命历经数百年才实现机器自主制造，大模型问世仅六七年就已经迈入AI自主迭代阶段——技术迭代速度远超传统工业革命。 “现阶段AI递归自进化的核心驱动依旧是人类。”刘知远强调，目前的技术模式是人类主导、AI辅助完成模型研发与迭代。即便未来实现高阶的AI自主迭代，人类的主体性与主观能动性依然不可替代。最终AI的研发方向、服务社会的核心目标，始终需要人类定义——这是人与AI的核心关系。 两天前，Anthropic正式发布Claude Fable 5，其编程能力和智能体能力实现大幅跃升：一个5000万行代码的代码库全库迁移，人类团队需要一个月，而Fable 5仅需一天。这一里程碑式的进展，成为本次讨论的焦点。 “Fable 5仍然是中间产物。”罗福莉指出，大模型持续规模化的道路远没有停止。Fable 5是大模型在三个维度自然外延扩展：预训练参数量级实现数倍规模化；推理时扩展与强化学习的算力投入大幅增加；训练数据从自然互联网文本迈向人与智能体共同产生的合成数据新阶段。 在清华大学教授、生数科技创始人朱军看来，不同场景的落地需求存在差异，并非所有场景都需要极致精准的模型能力。多数常规场景依靠模型的直观理解能力即可落地，这本身就是大模型带来的核心价值。针对行业热议的Agent、代码解题消耗大量Token的问题，新版本模型在同等任务下Token消耗量大幅降低——这是行业发展的正确方向。视频模型与世界模型的规模扩展潜力依旧巨大，当前物理数据的积累、数据高效利用技术、模型架构优化等方向都才刚刚起步，未来还有极大的探索和提升空间。创新往往“反共识”
技术迭代太快、知识更新频繁、传统技能与职业持续变革——大量年轻人陷入焦虑。该如何应对？
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