行业大佬判断未来18个月前沿AI的核心发展方向

对前沿AI未来18个月发展方向的展望：如果你能通过验证器产出足够多的数据和推理轨迹，那么AI推理训练+利用循环就可以生效。这一点已经在代码和数学结果上得到了验证。

前沿实验室希望将这个方法横向扩展到更多领域，因为仅仅通过增加数据和规模，神经网络基底本身无法涌现出更强的通用性。但人工完成这个训练循环成本极高，速度也很慢。这时就出现了“RSI”的相关讨论。

实验室想要自动化这个已经被验证有效的训练循环。怎么做呢？利用编码智能体来构建世界模型，也就是符号验证器。他们押注的方向是通过自动符号世界建模实现自动化横向领域扩展，这种方式可以为后训练提供关键反馈。

这点很重要，因为很多领域都无法容忍“在线”学习。符号世界模型提供了一条“离线”学习/训练的路径。让AI系统在带有测试的git仓库中测试假设是安全的，不会产生任何实际后果。而让AI对在线系统（比如SaaS数据库、税务申报、制造业投产等等）进行测试则并不安全。

再补充两个其他趋势：我们看到，围绕前沿推理模型构建更好的符号利用框架，已经涌现出了惊人的能力。

随着时间推移，这些框架会产出必要的训练轨迹，用来教模型模仿这个框架，最终就不再需要臃肿的框架了。

另一个相关的发展方向是多智能体扩展。很多问题都受搜索限制（我们现在在数学领域就能看到这种情况），当你对优化时间有要求时，单一线性思维链并不是寻找解决方案的最优方式。