作者:许羽花发布时间:2026-06-13 23:47:30 点击数:56372

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今日相关部门发布新政策通报腾讯汤道生对话姚顺雨:你觉得为啥外界觉得咱在AI上慢了,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:官方服务专线,支持多品牌报修

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:腾讯汤道生对话姚顺雨:你觉得为啥外界觉得咱在AI上慢了

李楠 | linan@pingwest.com孙芮 | sunrui @ pingwest.com

“你做的很多华体汇电竞-华体汇(中国),是我小学时候很喜欢的。”

“你是说华体汇(中国)是老登么。”

“你觉得外界说腾讯慢了,怎么回事?”

“感觉这应该是我问你的问题。”

能够和腾讯最高管理群“总办”成员们谈笑风生的年轻人,估计也就一个姚顺雨。

在6月5日的腾讯云AI产业应用大会上,腾讯集团高级执行副总裁汤道生,和从OpenAI加入腾讯后便备受关注的首席AI科学家姚顺雨做了个对话。

身为腾讯首席AI科学家,姚顺雨在加入腾讯后,负责的业务一路扩展,从模型拓展到整个基础设施,腾讯在模型上和AI华体汇电竞-华体汇(中国)上的动作也开始打上姚顺雨的鲜明烙印。

在对话里他提到腾讯追求模型和华体汇电竞-华体汇(中国)的共同进步,这在内部其实更多时候是一个信任的问题。而从这场对话的设计来看,腾讯有种通过对外展示来对内喊话的意味:

姚顺雨获得了最高的信任,接下来他就是腾讯AI模型,以及华体汇电竞-华体汇(中国)与模型配合这事上的唯一话事人(当然,与微信业务有关的一切除外)。

而从对话里罕见透露的一些细节,也可以看出,姚顺雨不只是一个科学家的身份,他在如何在华体汇电竞-华体汇(中国)不同业务之间打交道也有自己的方法,比如他提到,在接手模型训练,但预训练彻底重建还没做好的时候,他先做了一件事,派后训练最好的团队去现场驻扎,苦哈哈帮助元宝做好了DeepSeek的适配。“当时团队也有不理解,但后面这种信任建立是看到了回报的。”

在这场对话里,两人也谈了很多重要话题,以下为一些核心信息和观察,以及对话全文。

1. “下半场”被滥用了。姚顺雨加入腾讯原因:腾讯“有问题”,有真正的AI需要的好问题

姚顺雨表示,“AI下半场”这个概念有些被滥用。他认为,过去几十年AI更重要的是寻找好方法,比如为了围棋做AlphaGo,为了翻译做特定模型;但在预训练和后训练成熟后,大模型变成了一把“万能的锤子”,可以解决各种问题。于是,真正稀缺的开始变成“好问题”:模型能力具备通用性之后,企业需要判断应该把它用在哪里,解决什么问题,产生什么价值。这也是姚顺雨加入腾讯一个很重要的原因——“腾讯有很多好的问题,有很多很多华体汇电竞-华体汇(中国)”。

2. 环境很重要,context更重要。竞争壁垒有时来自于有没有最原始的输入

姚顺雨强调了环境的重要性,没有好的环境,Agent就没有办法去做各种各样的事情。如果你没有一个点外卖的tool,那你就没有办法去点外卖。但最重要的是context。无论企业还是个人,越来越重要的事情是context。因为模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成一个输出,很多时候你的竞争壁垒就来自于你有没有那个最原始的输入。

3. 在AI下半场最重要的目标:在中国建立长期的、基于AGI的组织

姚顺雨个人的目标是,在中国建立一个长期的、基于AGI的组织。他提到,今天的AI主要有三个部分:首先是foundation的部分,华体汇(中国)怎么样去把预训练和后训练这些最基础的东西做得非常solid;第二部分是华体汇电竞-华体汇(中国),华体汇(中国)怎么去把这样的技术真正为人和社会产生价值;第三就是frontier,华体汇(中国)怎么去探索新的研究范式,探索新的机会。最重要的是,要构建一个非常均衡的、像三角形一样的组织。

4. 腾讯追求模型与华体汇电竞-华体汇(中国)Co-Design,但姚顺雨认为一切的前提依然是模型

谈到腾讯内部高频提到的Co-Design,姚顺雨认为,第一前提是模型本身要做得扎实。预训练是相对product-agnostic的事情,它提供可泛化的foundation,能够让各种下游任务持续受益。后训练方面,最重要的是设立好正确的eval。姚吐槽,国内可能有一个不太好的倾向,就是比较喜欢刷榜。但更应该关心的是,如何实事求是地基于华体汇电竞-华体汇(中国)、基于真正的应用去构造更加真实的eval。实用性的价值是大于刷榜价值的。

5. 真实华体汇电竞-华体汇(中国)反馈能发现benchmark看不到的问题

姚顺雨也不否认benchmark的价值,但相比之下,真实世界的数据至少有三类价值:第一,发现榜单无法暴露的底线问题;第二,理解真实用户的prompt distribution,因为现实用户的问题往往模糊、短促、多轮追问,而benchmark题目通常更精确、更单轮;第三,华体汇电竞-华体汇(中国)本身还可能启发新的评测方向,推动尚未被很好定义的能力领域。

6. 以模型之名,腾讯的不同华体汇电竞-华体汇(中国)终于有了点“互相流通”

姚顺雨指出,LLM时代与过去AI的根本差异是泛化性。过去做翻译模型,只需要翻译数据;做围棋程序,只需要围棋数据。但今天即便只做Coding Agent,也需要聊天、搜索、指令遵循、推理等多种能力。因此,拥有多个华体汇电竞-华体汇(中国)场景的华体汇电竞-华体汇(中国)会具备体系化优势。例如,元宝中的聊天和搜索能力,可以迁移到ima或WorkBuddy等华体汇电竞-华体汇(中国)中,不同华体汇电竞-华体汇(中国)贡献不同数据,又能相互扩散,形成一个像网络一样的体系。

此前,腾讯的打法被外界形容为“赛马”。不同业务做相同方向的华体汇电竞-华体汇(中国),彼此竞争,很少有形成合力的感觉,现在似乎以AI之名开始有所改变。

7. Hy3的核心变化,是重建基础设施、重做数据,并依赖大量taste-driven的决策

对于Hy3 Preview,姚顺雨说“大模型没有什么秘密”:要把infrastructure做好,把数据做好,算法部分反而相对简单。他提到,混元3主要做了几方面改变:一是重建了预训练和强化学习基础设施;二是对数据做了很大改变,包括定义更真实的问题、丰富data taxonomy、提高数据质量;三是许多关键决策没有清晰公式,需要在招人、模型节奏、资源取舍中不断做trade-off,本质上是一个很taste-driven的过程。

8. 元宝与混元的合作,最难的部分不是技术,而是信任

姚顺雨透露,元宝早期阶段,混元曾派出很强的算法骨干,帮助元宝先把DeepSeek的后训练做好。彼时混元自己的预训练模型还没有ready,不少算法同学一开始不理解。但姚顺雨认为,维护元宝这样的华体汇电竞-华体汇(中国)和DAU,对后续做模型和长期合作都很重要。现在回头看,这个动作让华体汇电竞-华体汇(中国)团队意识到模型团队真正站在华体汇电竞-华体汇(中国)角度思考,也为后续Hy3 Preview在元宝上线打下了信任基础。

9. Agent与Coding Agent已成为模型华体汇电竞-华体汇(中国)的基础能力

姚顺雨认为,今天Agent,尤其Coding Agent,有点像预训练一样,是每家模型华体汇电竞-华体汇(中国)都不得不做的基础能力。Coding Agent之所以本质,是因为当模型能控制file system、拥有container时,它就接近一个complete system。但他也强调,做好Coding Agent需要远远超过coding数据本身,还需要聊天、搜索、推理等综合能力。腾讯的做法会更强调体系全面化、线上回流,以及对新范式的探索。

10. 回应“腾讯AI慢了”:下半场刚刚开始,AI会是长期且多元的游戏

对于外界“腾讯慢了”的讨论,姚顺雨给出两个判断:第一,AI是长期游戏,而不是短期游戏;第二,AI会变得更多元,而不是沿着单一主线前进。他认为,ChatGPT和Claude Code不会是唯一的super app,否则世界会非常灰暗。今天更像PC刚出现的早期阶段,还有大量机会没有展开。Coding Agent、生产力、多模态、具身智能等方向都刚刚开始,过去走过弯路并不奇怪,关键在于能不能诚实面对反馈、持续改变,并保持耐心。

以下为对话实录,经不违原意的编辑处理。

汤道生:欢迎顺雨。

姚顺雨:大家好,我平时都在海淀区,现在很少来朝阳区。

汤道生:华体汇(中国)就直奔主题,直接交流吧。今天华体汇(中国)两个的对话可能是一个比较新的形态,如果有什么出乎意料的,我想也是给大家一个惊喜。顺雨你加入腾讯之前,我记得当时我还问过你一些问题,你为什么会选择来到腾讯?你认为 AI 的下半场最重要的是什么?

姚顺雨:对,我想首先解释一下什么叫做“下半场”,因为我最近感觉这个词有点被滥用了。

这个概念其实是我去年的一个博客里面提出来的。在去年之前,AI 已经发展了几十年,但是更加重要的是怎么去解决问题,去寻找好的方法。但是最近我觉得很明显的是方法论已经变得非常成熟,寻找问题变得非常困难。

我举个例子,比如说过去华体汇(中国)做下围棋,华体汇(中国)会发明像 AlphaGo 这样的方法。但这种方法它可能只适合下围棋,或者像这种棋类。你会为了翻译做一个特别的模型,感觉它可能只能做翻译,不能做其他事情。但是有了预训练和后训练之后,华体汇(中国)发现现在有了一个万能的锤子,它可以去砸任何钉子。它是一个通用的方法论,可以解决各种各样的问题。那么反而更困难的是怎么去寻找好的问题去解决。

所以其实我觉得加入腾讯很重要的一点就是说,这里有很多好的问题,有很多很多华体汇电竞-华体汇(中国)。我觉得这一点会在接下来变得越来越重要。其实好的华体汇电竞-华体汇(中国)能够解决第一个问题是华体汇(中国)做了这样的好的预训练和后训练之后,华体汇(中国)到底要把它应用在什么样的场景,就是它的价值。

第二,环境是比较重要的。如果没有好的环境,那 Agent 就没有办法去做各种各样的事情。

比如说,如果你没有一个点外卖的平台,那你就没办法去点外卖,很多事情你做不到。但是我觉得可能最重要的是 Context。其实无论是企业还是个人,就像我上次说的那样,非常重要的是进程 Context。因为模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成一个输出。

那很多时候你的竞争壁垒就来自于你有没有那个最原始的输入,你知不知道这个人他在干什么,你知不知道这个企业的各种各样的信息。那这一点的话,我觉得腾讯有非常强的优势。

但我觉得最重要的原因是文化。我还记得我第一次跟你聊天的时候,包括和很多其他同伴的老板聊天的时候,我第一感觉就是大家都非常的诚实。就是哪里做得好,哪里做得不好,都非常直白,不会去掩盖。我知道我这里做得好,我知道我这里不知道,我知道这里应该怎么做,我不知道哪里应该怎么做。我觉得这种坦诚是我的第一印象。

第二点是,我觉得腾讯总体是一个基于 Trust 而不是基于 Metric 去运转的华体汇电竞-华体汇(中国)。我觉得这一点对于做 AI 是非常重要的。包括华体汇(中国)的文化其实有非常 Low Ego,非常相对的这一面。这些文化都是可能对于长期来做一个内在的组织是非常重要的,包括华体汇(中国)对长期主义的这种坚持。

所以 AI 下半场最重要的是什么?我个人的目标是,华体汇(中国)应该在中国建立一个长期的基于 AGI 的组织。今天的 AI 其实主要有三个部分:

Foundation 的部分:华体汇(中国)怎么样去把预训练和后训练之中最基础的东西做得非常扎实。

华体汇电竞-华体汇(中国):华体汇(中国)怎么去把这样的技术真的为人和社会产业加持。

Frontier:华体汇(中国)怎么去探索新的研究范式,探索新的机会。

最重要的是华体汇(中国)要构建一个非常均衡的三角形一样的基础。那我觉得对于做 Frontier Exploration 来说最重要的其实就是:

需要充足的资源。

需要正确的做事方式,这其实跟华体汇(中国)刚刚说的文化那一点也是吻合的。那么对于华体汇电竞-华体汇(中国)来说,我觉得就是有好的华体汇电竞-华体汇(中国) Sense,有这种做华体汇电竞-华体汇(中国)的经验是至关重要的。

我觉得就是说在中国,华体汇(中国)今天可能所做的探索还不够多。所以我也希望能把这种 Frontier Exploration 的精神能更多的注入到华体汇(中国)组织中。

汤道生:你提到的跟总办聊的过程中感受到的真诚或者务实,其实也是经常我跟客户交流得到的反馈。毕竟 AI 赛道还是一个长跑,有时候认知其实也很重要。那些华体汇(中国)做得好的,那些做得不好的也得认。但关键这是一个多维度的竞赛。华体汇(中国)看到现在模型有很多的进步,华体汇(中国)做华体汇电竞-华体汇(中国)其实也是有越来越多的形态,不同的场景有不同的需求。

你刚才提到模型跟华体汇电竞-华体汇(中国),华体汇电竞-华体汇(中国)可以说提供一个环境,里面要给模型提供 Context 上下文。那我想问一个问题,华体汇(中国)平时开会提得比较多的一个词是 Co-design,怎么把华体汇电竞-华体汇(中国)跟模型能够比较紧密的结合起来?尤其今天有这么多丰富的华体汇电竞-华体汇(中国),从华体汇(中国)合作非常紧密的像元宝这样的一个聊天机器人,包括 AI 搜索,企业里面也有部署一些智能客服、智能营销。另外最近非常火的这个类 Copilot 的像 Copilot 和 Web Copilot 这样的华体汇电竞-华体汇(中国),其实对模型的能力依赖很深。你怎么去思考 Co-design 这个方式?

姚顺雨:我觉得有三点。首先,Co-Design 的前提是模型本身要做得很 solid,有很多 foundational work 要做好。预训练是一个相对 product-agnostic 的事情,它做得非常 solid,就可以提供一个非常强的 foundation。而且预训练最大的特点是,它是一个可泛化的学习过程,它的进步可以给各种各样的下游任务持续带来价值提升。

后训练的话,我觉得最重要的一点是要设立好正确的 eval。我觉得中国可能有一个不太好的倾向,就是比较喜欢刷榜。但是,如何实事求是地基于华体汇电竞-华体汇(中国)、基于真正的应用去构造更加真实的 eval,我觉得首先你要有好的华体汇电竞-华体汇(中国)出口,第二你要意识到,实用性的价值是大于刷榜价值的。

这一点上,华体汇(中国)做了大量工作,就是跟各种各样的华体汇电竞-华体汇(中国)进行了深度的 Co-Design。我觉得 Co-Design 很关键的一点是要产生相互的信任,这一点华体汇(中国)也做了大量工作去取得互信。怎么把华体汇电竞-华体汇(中国)的数据用好,怎么把这种回流用好,怎么把 eval 做好,这里有很多细节,我就不赘述了。

第三点我想说的是,我觉得 LLM 时代和过去的 AI 最本质的区别就是泛化性。在 LLM 之前,比如你做一个翻译华体汇电竞-华体汇(中国),只要把翻译的数据做得特别好就行;你做一个围棋程序,只要把围棋的数据做得特别好就行。但是今天,即使你只想做一个 Coding Agent,你会发现需要的也不仅仅是 coding 数据,你需要非常好的聊天能力,非常强的搜索能力,非常强的指令遵循能力,非常强的推理能力。它其实是一个非常复杂的 technology,我觉得你需要对这件事情有 taste。

这个事情的一个推论是,有很多华体汇电竞-华体汇(中国)的体系化布局,其实会有一个比较大的优势。比如说,华体汇(中国)和元宝的 Co-Design,可以使模型产生很强的聊天和搜索能力。但这样的能力又可以被迁移到 ima、WorkBuddy 等其他华体汇电竞-华体汇(中国)。所以这些华体汇电竞-华体汇(中国)能够提供不同的数据,而这些数据之间又可以相互扩散、相互迁移,形成一个像网络一样的体系。我觉得这一点的价值会越来越重要。

汤道生:外部刷榜其实也是属于 eval 的一种。华体汇(中国)内部做 eval,和外部这些榜有什么区别?

姚顺雨:我觉得首先这些 benchmark 还是有它的价值,不是说它完全没有价值,只是现在这些榜非常容易 saturate。基于真实世界的数据有几个帮助。首先,你能发现模型很多底线问题。实际上,华体汇(中国)想要发一个 preview 模型,最重要的目的之一,就是希望能获得真实世界的反馈,修复各种榜单中没法发现的底线问题。我觉得这一点会在正式版上有非常大的改进。

第二点是,你对真实的 prompt distribution 会有一个更深的了解。比如 benchmark 上面的题目可能都是非常精确的,有非常长的 concrete description,而且一般来说是一个单轮问题。但是在现实场景中,大家问的问题可能都是比较模糊的,可能就一两句话,然后他会不停追问。这些 setup 上的 difference,就可以启发华体汇(中国)怎么去更好地做这样的训练。

第三,我觉得华体汇(中国)甚至可以在这些华体汇电竞-华体汇(中国)上获得一些灵感,去推进现在还没有的榜单,或者还没有被很好定义的领域。所以我觉得华体汇电竞-华体汇(中国)和模型的互相成就,是越来越重要的一个 AI 话题。

汤道生:我记得华体汇(中国)早期做元宝的时候,还碰到过多轮遵循的问题。用户在华体汇电竞-华体汇(中国)里迭代 prompt 的方式,和 benchmark 也有一些差异。真正在华体汇电竞-华体汇(中国)里面,大家使用所需要的能力,确实跟 benchmark 有蛮大的差异。

姚顺雨:你问了我这么多问题,我也问一点你的。其实我记得第一次跟你聊的时候,你给我讲了很多过去的经历,从 QQ 空间、QQ 秀的时代一路到现在。跟你聊天很有意思,因为你做过各种各样的华体汇电竞-华体汇(中国),To C 的也有,To B 的也有,远古时代的也有,最近 AI 时代的华体汇电竞-华体汇(中国)也有。

所以我比较好奇,你觉得你做华体汇电竞-华体汇(中国)的第一性原理是什么?哪些经验或者价值是不变的?哪些东西变了?

汤道生:我觉得最终做华体汇电竞-华体汇(中国)还是奔着用户到底有什么需求,我怎么去解决他的痛点,怎么给用户或者客户创造价值。在不同的时代,甚至不同的行业,做一个华体汇电竞-华体汇(中国)还是需要能够给用户带来价值,他才会买单,才会使用。

所以我倒觉得,从 PC 互联网时代,华体汇(中国)做空间、做各种各样的内容华体汇电竞-华体汇(中国),到产业互联网做云,其实华体汇(中国)也要花很多时间精力去听客户的声音,尝试帮助他们解决问题。底层逻辑没有那么大的变化。但是确实,在 PC 互联网、移动互联网时代做华体汇电竞-华体汇(中国),跟今天在 AI 时代做华体汇电竞-华体汇(中国),还是有蛮多不一样的地方。

首先从范式的角度来看,在 AI 时代以前,华体汇(中国)做华体汇电竞-华体汇(中国)很多时候想的是通过功能来满足用户的需求。

你作为一个华体汇电竞-华体汇(中国)提供方、服务提供方,要想清楚我提供怎样的能力,让用户可能通过界面、通过某些菜单去选择。这有点像预制菜,用户只能在里面点一样。

但是在 AI 时代做华体汇电竞-华体汇(中国),它这种开放式的服务形态会带来很不一样的要求和挑战。

用户通过简单的交互方式,可能是自然语言,可能是语音。作为华体汇电竞-华体汇(中国)方,你也不知道用户会问什么,所以要充分利用模型能力去理解用户的需求。然后,通过今天大模型的推理能力、调用工具的能力,华体汇电竞-华体汇(中国)给模型提供各种各样可以使用的工具,来应对这种开放式的需求。这个是我觉得跟过去做华体汇电竞-华体汇(中国)很不一样的地方。

甚至也包括你刚才提到的 eval。以前做华体汇电竞-华体汇(中国),华体汇(中国)有很清晰的 specification,有很清晰的华体汇电竞-华体汇(中国)细节和功能描述。怎么做设计,怎么做研发,怎么做测试,瀑布式流程也比较清晰。但在做 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)时,我发现最大的变化是整个流程可能都要重新设计。

尤其今年,大部分代码都由 AI 生成。华体汇(中国)的工程师可能会花更多时间去做设计、做架构设计,把写代码的工作交给 AI,然后定期去指导一下、修正一下。测试也要左移,更前置地想清楚,针对各种案例、环境,以及华体汇(中国)对于开放式答案的一些要求,甚至 alignment,怎么对齐用户所需要的风格。

所以我感觉,今天 AI 时代做华体汇电竞-华体汇(中国),对能力的要求更全面,也更难了。那我问你一下,Hy3preview,大家都在说这是你在腾讯的首秀。具体 Hy3preview 做了什么改变?你能给大家介绍一下吗?

姚顺雨:其实我觉得没有什么秘密。今天的大模型,从某种程度来说,是一个比较 trivial 的事情,就是华体汇(中国)应该把 infrastructure 做好,应该把数据做好,算法的部分反而是比较简单的。

主要有几个点。第一,华体汇(中国)把 infrastructure 进行了重建,无论是预训练还是强化学习。

第二,华体汇(中国)把数据和以往相比做了很多大的改变,如何定义更真实的问题,如何丰富 data taxonomy,如何提高数据质量,这是一个永无止境的追求。

第三,有很多很重要的决策,包括怎么招人,怎么设立模型的节奏,每天有很多 decision,需要考虑很多 trade-off。我觉得这可能没有一个很清晰的公式,它是一个很 taste-driven 的事情。所以我其实也挺好奇,想问你一个问题。因为你刚刚跟我讨论 Co-Design 这个概念,我也很好奇,你对 Co-Design 这件事情是怎么想的?你觉得哪些事情应该是模型做,哪些事情应该是华体汇电竞-华体汇(中国)做?

汤道生:我觉得 Co-Design 在不同阶段,过去这两年,其实一直在变化。这个变化某种程度上是随着模型能力的升级而变化。当然,整个行业市场、用户需求在变化的过程中,也会带来模型和华体汇电竞-华体汇(中国)两边需要更好地去满足。

给我一个比较深的感受是怎么去对齐。因为华体汇(中国)一起做华体汇电竞-华体汇(中国)、做 alignment 对齐的时候,会有很多不同角色。华体汇电竞-华体汇(中国)可能要针对某个方向去解决一些问题,模型到底怎么做才能满足这个需求?同时又要回到模型需要数据,数据应该怎么标注,到什么颗粒度,什么是好的标注,什么是不好的标注。因为有些地方要奖励,有些地方要惩罚。

然后还有 eval,还有评测。因为如果华体汇电竞-华体汇(中国)认为好的华体汇电竞-华体汇(中国)体验,评测不认同,大家做出来的华体汇电竞-华体汇(中国)就会不一致。所以 Co-Design 给我的感觉,更多是在项目组里面,不同角色都参与到华体汇电竞-华体汇(中国)设计中,定下华体汇电竞-华体汇(中国)的目标方向。怎么让多个角色能够对于一些开放式问题有比较好的对齐?如果没有做到这样的对齐,你会发现华体汇电竞-华体汇(中国)行为会不可预测,甚至有时候会有一些随机性,因为模型在训练过程中可能也被混淆了。这是我这两年和华体汇电竞-华体汇(中国)、模型团队做 Co-Design 比较深的感受。

姚顺雨:就像刚刚说的,我觉得首先最难的一点就是要建立 trust,并且我觉得同理心很重要。

因为说到底,做模型的目标和华体汇电竞-华体汇(中国)的目标有很多 align 的部分,也有很多不 align 的部分。模型的人他会希望我这些能力越强越好,但华体汇电竞-华体汇(中国)的人他可能希望用户的需求满足得越好。所以天然有很多不 align 的部分。

我觉得很重要的一点就是要换位思考的能力。其实你刚刚问我,华体汇(中国)是怎么一步一步 Code Design 元宝的。如果你还记得的话,有一个很重要的细节是,华体汇(中国)当时其实派了后训练最强的骨干力量去帮助元宝,先把 DeepSeek 的后训练先做好。因为在那个时候,华体汇(中国)自己的预训练还没有 ready。

但是华体汇(中国)知道,维护这样的华体汇电竞-华体汇(中国)以及它的 DAU 会对于华体汇(中国)接下来做模型也非常非常重要,而且会对于长期的合作非常重要。所以当时其实很多同学也不理解,然后我需要去很努力地解释。但我觉得现在看起来,就是这些努力都是 pay off,对吧?我觉得这样的一个动作,就是让华体汇电竞-华体汇(中国)和模型的同学意识到,模型的同学是真的在为华体汇电竞-华体汇(中国)着想。这个对于华体汇(中国)之后的合作,包括混元在元宝上成功的上线,起到了非常重要的作用。

当然有很多技术的部分可以探讨,但我觉得可能最难的部分其实反而是怎么样去建立信任,怎么样换位思考。

汤道生:对,非常认同。那我换一个话题,你是 React 架构的提出者,博士研究也是围绕着语言智能体展开的。那你几年前的一些观点到今天兑现了吗?比如有哪些?

姚顺雨:对,那天我还挺感慨的。因为我重新读了自己的博士论文,感觉又回到了一个很远古的时代。就是我的博士论文的 title 叫做 《Language Agent: from Next Token Prediction to Digital Automation》(语言智能体:从预测下一个Token到数字自动化)。那是2019 年,七年前,那是 GPT-2 的时候,它当时只能做 Next Token Prediction,而且它产生的可能一段话还不太连续,或者还有很多毛刺。所以当时人们是很难想象到,它会有一天成为一个改变世界的力量。

当时我觉得可能大家做的研究,稍微有想象力的一些,他会做一些研究。比如说中国的首都市,这样的话,如果你做 Next Token Prediction,它会回答北京。那 somehow 它是一个有 knowledge 的事情。能做到这点,大家其实当时就非常开心了,觉得这个技术很有意思。

当时我的想象力可能比较狂野吧。我觉得 GPT 是一个非常优美的东西,吐下一个 token 是一个非常极简且非常通用的事情。我觉得它有一天潜力不仅仅是在于吐下一个 token,而是在于把这个世界上所有的事情全部 automate。我当时想的可能还不够大,我想的是 digital automation,但是现在看起来也有可能是 digital and physical automation。

我博士期间主要做两部分:如何建立一个 Agent 的方法论和怎么去定义 Digital Automation 的任务

第一,如何建立一个 Agent 的方法论。如何把一个 Next Token Prediction 的机器变成一个 Agent,变成一个自动化的机器。那其实就像你说的,最重要的一篇工作可能是 React。

我还记得就是 22 年 7 月份的时候,某一天晚上,我当我把第一次把我记得当时是 Palm 2 的 API 和我当时自己手写的一个 Wikipedia 的 API 连在一起,然后它第一次可以基于这个网页回答问题,并且多轮的交互的时候,我当时感觉就像微弱的电灯丝突然亮了的感觉一样。据我所知,可能这是第一次人类把 LLM 和真正的互联网连在一起,并且去做这种多轮的交互。

我当时的感觉这个可能在 5 年或者 10 年会改变这个世界。但是可能比我想象中还要更快。包括我记得当时华体汇(中国)第一次提出 Sweep 的 idea 在 brainstorm 的时候,如果这个事情能做到,那很显然它会带来巨大的价值。当然可能是几百亿上千亿,但现在可能是数万亿,数十万亿,可能我想的还是太小了。

第二,怎么去定义 Digital Automation 的任务。比如说 WebShop 是第一个基于互联网的 Web Agent 的 task。然后包括 InterCode 和 Sweep Engine 是最早的 Coding Agent 这样的任务。现在看起来 Agent 的基础最重要的两个部分,确实是 Web 的 Agent 和 Coding 的 Agent。

那天我还在群里跟大家聊天,我说我看我那个博士论文的结尾,就是我在 24 年的时候写我的 future work:

Train models for agent

Safety and robust deployment

Scientific discovery

怎么样去 help human

我很感慨,我说我现在很幸运,我现在在做我当时列的 future work。Prediction 太厉害了,都一看到这个整个行业针对这些方向在推动。想的还是不够大。我觉得当时我当时已经觉得自己想的够大了,但可能还是不够大。我觉得技术的发展往往超乎华体汇(中国)的预期。

汤道生:那我再深一点,智能体今天大家都说需要消耗很多的 token。这对于混元做下一代的模型的研发,你觉得你的侧重有哪些地方是比较重要的?

姚顺雨:我觉得 Code Agent 非常本质,有很多原因,其中有一个很重要的原因,是说它是一个有点像图灵完备的这样一个事情。就是当你有能力去控制自己的 File System,当你有一个 Container 的时候,其实你是一个 Complete 的这样的一个 System。

今天我觉得 Agent 毫无疑问是每一家模型所发力的重点。我觉得华体汇(中国)做的方法可能会有几个区别:

即使可能今天 Code Agent 也是最重要的事情,但是华体汇(中国)还是会强调体系的全面化。我始终认为,真的要把 Code Agent 做好,其实需要的远远不止 Code Agent 的数据。你也需要,像我刚刚说的,聊天、Instruct、Following、推理,各种各样不同的东西。因为大模型最重要的点是泛化性。

华体汇电竞-华体汇(中国)的作用越来越重要。如何利用好线上的回流,我觉得是一个每一个模型厂商都在应对和思考的问题。这里我觉得华体汇(中国)刚刚积累了很多 Code Design 的这些经验会变得非常重要。

还需要更多想象力。无论是技术的演进,还是华体汇电竞-华体汇(中国)的演进,还是甚至下一个范式的演进,我觉得华体汇(中国)还是需要做一些探索性的,甚至不确定性的工作。

汤道生:从华体汇电竞-华体汇(中国)侧来看,大家越来越多有 token 焦虑的声音,token 成本持续爆发式增长。我也听到很多客户,甚至用户,包括身边同事,也在紧盯积分消耗或者 token 消耗。怎么可以让华体汇(中国)的模型在解决某个问题、完成某一个任务时,token 效率最高?

姚顺雨:现在中国大家讨论性价比,可能更多讨论的是模型架构。但它其实是一个很复杂的体系。最重要的事情首先是 performance。很多人跟我说,用一个更强的模型,有时候比用一个更弱的模型最后更省钱,因为你更快地把这个事情做对了,也省了人的精力。所以最重要的事情是 performance。如果你的 performance 好,其实它就是性价比最关键的事情。

尤其今年,很多简单任务的鲁棒性会变得更加重要。如何一次把很多相对简单的任务做对,这可能是性价比更关键的部分,而不仅仅是模型架构。第二部分是成本。成本本身也是性价比的一部分。我觉得第一是“性”,如果性能不好,性价比就很难成立。第二是“价”,也就是成本。成本上,中国其实是领先于世界的,华体汇(中国)做了大量工作去优化成本。

成本和体验里,可能最重要的事情是,怎么用一个更小的模型,把更高价值的任务做好。在这个基础上,当然架构创新、长文管理、脚手架都有很多需要做的事情。但我个人看法是,如果华体汇(中国)能做一个相对较小的模型,同时又能够比肩大模型的性能,而且在大部分任务上做到很强的 robustness,这可能比在很多非常长程的、fancy 的 task 上实现一两个点的提升,在今天的中国更有价值。

其实我也挺好奇,Dawson,你是什么时候意识到 Agent 是一个新的华体汇电竞-华体汇(中国)机会的?你现在的认知是什么?你觉得现在华体汇(中国)离一个好用的 Agent,bottleneck 在哪里?

汤道生:华体汇(中国)做的 Agent 针对不同场景,其实有不同的华体汇电竞-华体汇(中国)形态。在 Agent 的设计上,很大程度是在尽量发挥好模型的能力。当然,模型在迭代,它能力越强,可能 Agent 要做的工作也越来越少。

我看华体汇(中国)好几个华体汇电竞-华体汇(中国),在过去这段时间,其实随着模型能力加强,可以把华体汇电竞-华体汇(中国)、把 Agent 做得更简化,更多是给模型提供不同工具,创造更多 skills,让模型能够更高效地完成任务。也给模型提供更多华体汇(中国)叫“记忆”的东西,比如用户过去使用的一些习惯,华体汇(中国)所能提取出来的用户 preference 信息,作为上下文 feed 过去。

在 coding 环境里,有相关的 context 给到模型。在 WorkBuddy 里面,办公协作、做 PPT 时,大家关注的内容,或者该给到模型的 context,也会不一样。所以华体汇(中国)做不同 Agent 时,我觉得更重要的还是了解那个场景下,什么内容、什么信息是重要的,是比较 relevant 的,能够跟模型配合好,让模型有它需要的信息,同时也发挥它的能力。

姚顺雨:最近华体汇(中国)确实推出了一些像 WorkBuddy 这样口碑很不错的华体汇电竞-华体汇(中国),背后我观察到很多小团队在快速迭代华体汇电竞-华体汇(中国)。我其实挺好奇,相对于传统华体汇电竞-华体汇(中国)研发,你觉得在这种新的 Agent 时代,研发和组织管理上,华体汇电竞-华体汇(中国)团队发生了什么变化?你的思考是什么?

汤道生:我前一阵子在帮 WorkBuddy 做一个组织发文,我看了一下他们非常扁平化的组织,和华体汇(中国)过去其他华体汇电竞-华体汇(中国)的组织架构有很大的差异。更多是小团队,三个人、五个人,可能围绕某一个领域去攻坚,而且里面有很多实验。

所以组织还要支持好这种 AI 用法去做实验,让不同的小分队可以去探索,然后再验证。因为实验大部分可能拿不到正向反馈,华体汇(中国)也要包容团队去试错,通过大量实验提炼出对用户留存、对华体汇(中国)想要的结果有正向帮助的东西。

这是我觉得今天做 Agent、做 AI 华体汇电竞-华体汇(中国),原生 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)的组织形态要能够比较好支撑的地方。另外,原来很多工程师有大量时间花在写代码上,但今天毫无疑问,这些工作可以交给 AI 了。所以华体汇(中国)会看到更多角色的融合。可能大家都是华体汇电竞-华体汇(中国)经理,都要透彻了解用户需求,并且设计出华体汇(中国)想要的华体汇电竞-华体汇(中国)形态。

每一个工程师可能更像一个有想法的 leader,驱动多个 Coding Agent,针对华体汇(中国)想要的华体汇电竞-华体汇(中国)需求去做研发开发。同时也像我刚才说的,要把评测、测试更前置,也要用好 AI 的能力,把质量保证的工作、alignment 对齐的工作做到前面来。

那我也想再问一个大家讨论比较多的问题。很多自媒体都会提到,腾讯慢了,在 AI 上没有及时抓住一些机会。你觉得华体汇(中国)真的慢了吗?到底下半场是什么?你能再多说一下吗?

姚顺雨:感觉这应该是我问你的问题。我觉得今天有两个重要判断。第一个是,华体汇(中国)认为 AI 是一个短期游戏,还是一个长期游戏?因为在硅谷,大家弥漫着很多情绪,说两年后所有人都要失业了,AI 就要取代所有人的工作,华体汇(中国)应该赶快赚两年钱,然后退休。那这是一个判断。

很显然,华体汇(中国)的判断是,这是一个长期游戏。AI 才刚刚开始,从某种程度上说,下半场才刚刚开始。我不认为 ChatGPT 和 Claude Code 会是唯一的 super app。我觉得那会是一个非常灰暗的世界,肯定会有源源不断的新机会诞生。今天可能就像七十年代 PC 刚刚产生的时候,还有很多很多事情需要做。

第二个判断是,它会是一个更线性的游戏,还是一个更多元的游戏?过去几年,大家看到的是 pre-training,然后 post-training、RL,然后 Agent、Codex、Coding Agent,似乎有一条非常清晰的主线。坦白说,所有人都在 copy,所有人都在做一样的事情,这也是一个非常灰暗的事情。

那未来到底会变得更单一,还是更多元?我的个人看法是,会变得更多元。毫无疑问,Coding Agent、生产力会变得更加重要,而且它才刚刚开始。这个世界还有 trillions of dollars 的 market 没有被填满。但是多模态、具身智能,很多很多新的事情都在发生,或者刚刚发生。

所以从这个角度来说,如果华体汇(中国)认为下半场才刚刚开始,那可能确实不晚。当然,过去模型和华体汇电竞-华体汇(中国)都做了很多探索,也走了很多弯路,我觉得这是正常的。你没有做过一件事情,第一次做肯定会有曲折。但是更重要的是,能不能诚实面对自己,能不能 be real,能不能看到 feedback 然后去改变,能不能保持耐心。我觉得这些事情可能是在下半场非常重要的事情。

汤道生:大家对腾讯经常喜欢挑某一个点来批评,当然华体汇(中国)也欢迎大家给华体汇(中国)提更高的要求。华体汇(中国)还是一个非常多业态、很多华体汇电竞-华体汇(中国)在很多赛道,同时也有很多团队在推进不同的项目和事情。

毫无疑问,在这样一个复杂的组织里面,有些地方可能华体汇(中国)做得快了,有些地方做得慢了,有些地方可能会做失败,在探索。我觉得这些提醒都非常好,确实有些地方华体汇(中国)是可以做得更好。

但就像你说的,这是一个长跑,这是一个马拉松。腾讯还是有非常丰富的场景,就像你一开始提到选择腾讯,因为 AI 需要 context,模型需要很多的上下文。腾讯在过去多年的不同华体汇电竞-华体汇(中国)在不同赛道的这些积累,其实都是可以针对每一个场景去为模型提供有用的信息,提供这些 context 来发挥价值。

在这样的一个长跑中,我相信模型会不断迭代,用户的需求也在不断变化,也会有新的华体汇电竞-华体汇(中国)形态出现。比如今年年初华体汇(中国)对龙虾这一波热潮反应比较快,同时也有像 Work Buddy 这样的智能体华体汇电竞-华体汇(中国),其实也是几年前已经开始做的华体汇电竞-华体汇(中国)。原来做 Coding 的 Code Buddy,慢慢看到非程序员也有很强的需求。今天也听到很多客户对于华体汇(中国)的不同华体汇电竞-华体汇(中国)怎么去组合起来有非常高的期待,所以华体汇(中国)正在长跑中。也请各位多给华体汇(中国)提醒,给华体汇(中国)建议,也多用华体汇(中国)的华体汇电竞-华体汇(中国)来给华体汇(中国)正向的 constructive 的反馈。

感谢顺雨今天的分享。

点个“爱心”,再走 吧

今日行业报告披露重大进展腾讯汤道生对话姚顺雨:你觉得为啥外界觉得咱在AI上慢了

李楠 | linan@pingwest.com孙芮 | sunrui @ pingwest.com

“你做的很多华体汇电竞-华体汇(中国),是我小学时候很喜欢的。”

“你是说华体汇(中国)是老登么。”

“你觉得外界说腾讯慢了,怎么回事?”

“感觉这应该是我问你的问题。”

能够和腾讯最高管理群“总办”成员们谈笑风生的年轻人,估计也就一个姚顺雨。

在6月5日的腾讯云AI产业应用大会上,腾讯集团高级执行副总裁汤道生,和从OpenAI加入腾讯后便备受关注的首席AI科学家姚顺雨做了个对话。

身为腾讯首席AI科学家,姚顺雨在加入腾讯后,负责的业务一路扩展,从模型拓展到整个基础设施,腾讯在模型上和AI华体汇电竞-华体汇(中国)上的动作也开始打上姚顺雨的鲜明烙印。

在对话里他提到腾讯追求模型和华体汇电竞-华体汇(中国)的共同进步,这在内部其实更多时候是一个信任的问题。而从这场对话的设计来看,腾讯有种通过对外展示来对内喊话的意味:

姚顺雨获得了最高的信任,接下来他就是腾讯AI模型,以及华体汇电竞-华体汇(中国)与模型配合这事上的唯一话事人(当然,与微信业务有关的一切除外)。

而从对话里罕见透露的一些细节,也可以看出,姚顺雨不只是一个科学家的身份,他在如何在华体汇电竞-华体汇(中国)不同业务之间打交道也有自己的方法,比如他提到,在接手模型训练,但预训练彻底重建还没做好的时候,他先做了一件事,派后训练最好的团队去现场驻扎,苦哈哈帮助元宝做好了DeepSeek的适配。“当时团队也有不理解,但后面这种信任建立是看到了回报的。”

在这场对话里,两人也谈了很多重要话题,以下为一些核心信息和观察,以及对话全文。

1. “下半场”被滥用了。姚顺雨加入腾讯原因:腾讯“有问题”,有真正的AI需要的好问题

姚顺雨表示,“AI下半场”这个概念有些被滥用。他认为,过去几十年AI更重要的是寻找好方法,比如为了围棋做AlphaGo,为了翻译做特定模型;但在预训练和后训练成熟后,大模型变成了一把“万能的锤子”,可以解决各种问题。于是,真正稀缺的开始变成“好问题”:模型能力具备通用性之后,企业需要判断应该把它用在哪里,解决什么问题,产生什么价值。这也是姚顺雨加入腾讯一个很重要的原因——“腾讯有很多好的问题,有很多很多华体汇电竞-华体汇(中国)”。

2. 环境很重要,context更重要。竞争壁垒有时来自于有没有最原始的输入

姚顺雨强调了环境的重要性,没有好的环境,Agent就没有办法去做各种各样的事情。如果你没有一个点外卖的tool,那你就没有办法去点外卖。但最重要的是context。无论企业还是个人,越来越重要的事情是context。因为模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成一个输出,很多时候你的竞争壁垒就来自于你有没有那个最原始的输入。

3. 在AI下半场最重要的目标:在中国建立长期的、基于AGI的组织

姚顺雨个人的目标是,在中国建立一个长期的、基于AGI的组织。他提到,今天的AI主要有三个部分:首先是foundation的部分,华体汇(中国)怎么样去把预训练和后训练这些最基础的东西做得非常solid;第二部分是华体汇电竞-华体汇(中国),华体汇(中国)怎么去把这样的技术真正为人和社会产生价值;第三就是frontier,华体汇(中国)怎么去探索新的研究范式,探索新的机会。最重要的是,要构建一个非常均衡的、像三角形一样的组织。

4. 腾讯追求模型与华体汇电竞-华体汇(中国)Co-Design,但姚顺雨认为一切的前提依然是模型

谈到腾讯内部高频提到的Co-Design,姚顺雨认为,第一前提是模型本身要做得扎实。预训练是相对product-agnostic的事情,它提供可泛化的foundation,能够让各种下游任务持续受益。后训练方面,最重要的是设立好正确的eval。姚吐槽,国内可能有一个不太好的倾向,就是比较喜欢刷榜。但更应该关心的是,如何实事求是地基于华体汇电竞-华体汇(中国)、基于真正的应用去构造更加真实的eval。实用性的价值是大于刷榜价值的。

5. 真实华体汇电竞-华体汇(中国)反馈能发现benchmark看不到的问题

姚顺雨也不否认benchmark的价值,但相比之下,真实世界的数据至少有三类价值:第一,发现榜单无法暴露的底线问题;第二,理解真实用户的prompt distribution,因为现实用户的问题往往模糊、短促、多轮追问,而benchmark题目通常更精确、更单轮;第三,华体汇电竞-华体汇(中国)本身还可能启发新的评测方向,推动尚未被很好定义的能力领域。

6. 以模型之名,腾讯的不同华体汇电竞-华体汇(中国)终于有了点“互相流通”

姚顺雨指出,LLM时代与过去AI的根本差异是泛化性。过去做翻译模型,只需要翻译数据;做围棋程序,只需要围棋数据。但今天即便只做Coding Agent,也需要聊天、搜索、指令遵循、推理等多种能力。因此,拥有多个华体汇电竞-华体汇(中国)场景的华体汇电竞-华体汇(中国)会具备体系化优势。例如,元宝中的聊天和搜索能力,可以迁移到ima或WorkBuddy等华体汇电竞-华体汇(中国)中,不同华体汇电竞-华体汇(中国)贡献不同数据,又能相互扩散,形成一个像网络一样的体系。

此前,腾讯的打法被外界形容为“赛马”。不同业务做相同方向的华体汇电竞-华体汇(中国),彼此竞争,很少有形成合力的感觉,现在似乎以AI之名开始有所改变。

7. Hy3的核心变化,是重建基础设施、重做数据,并依赖大量taste-driven的决策

对于Hy3 Preview,姚顺雨说“大模型没有什么秘密”:要把infrastructure做好,把数据做好,算法部分反而相对简单。他提到,混元3主要做了几方面改变:一是重建了预训练和强化学习基础设施;二是对数据做了很大改变,包括定义更真实的问题、丰富data taxonomy、提高数据质量;三是许多关键决策没有清晰公式,需要在招人、模型节奏、资源取舍中不断做trade-off,本质上是一个很taste-driven的过程。

8. 元宝与混元的合作,最难的部分不是技术,而是信任

姚顺雨透露,元宝早期阶段,混元曾派出很强的算法骨干,帮助元宝先把DeepSeek的后训练做好。彼时混元自己的预训练模型还没有ready,不少算法同学一开始不理解。但姚顺雨认为,维护元宝这样的华体汇电竞-华体汇(中国)和DAU,对后续做模型和长期合作都很重要。现在回头看,这个动作让华体汇电竞-华体汇(中国)团队意识到模型团队真正站在华体汇电竞-华体汇(中国)角度思考,也为后续Hy3 Preview在元宝上线打下了信任基础。

9. Agent与Coding Agent已成为模型华体汇电竞-华体汇(中国)的基础能力

姚顺雨认为,今天Agent,尤其Coding Agent,有点像预训练一样,是每家模型华体汇电竞-华体汇(中国)都不得不做的基础能力。Coding Agent之所以本质,是因为当模型能控制file system、拥有container时,它就接近一个complete system。但他也强调,做好Coding Agent需要远远超过coding数据本身,还需要聊天、搜索、推理等综合能力。腾讯的做法会更强调体系全面化、线上回流,以及对新范式的探索。

10. 回应“腾讯AI慢了”:下半场刚刚开始,AI会是长期且多元的游戏

对于外界“腾讯慢了”的讨论,姚顺雨给出两个判断:第一,AI是长期游戏,而不是短期游戏;第二,AI会变得更多元,而不是沿着单一主线前进。他认为,ChatGPT和Claude Code不会是唯一的super app,否则世界会非常灰暗。今天更像PC刚出现的早期阶段,还有大量机会没有展开。Coding Agent、生产力、多模态、具身智能等方向都刚刚开始,过去走过弯路并不奇怪,关键在于能不能诚实面对反馈、持续改变,并保持耐心。

以下为对话实录,经不违原意的编辑处理。

汤道生:欢迎顺雨。

姚顺雨:大家好,我平时都在海淀区,现在很少来朝阳区。

汤道生:华体汇(中国)就直奔主题,直接交流吧。今天华体汇(中国)两个的对话可能是一个比较新的形态,如果有什么出乎意料的,我想也是给大家一个惊喜。顺雨你加入腾讯之前,我记得当时我还问过你一些问题,你为什么会选择来到腾讯?你认为 AI 的下半场最重要的是什么?

姚顺雨:对,我想首先解释一下什么叫做“下半场”,因为我最近感觉这个词有点被滥用了。

这个概念其实是我去年的一个博客里面提出来的。在去年之前,AI 已经发展了几十年,但是更加重要的是怎么去解决问题,去寻找好的方法。但是最近我觉得很明显的是方法论已经变得非常成熟,寻找问题变得非常困难。

我举个例子,比如说过去华体汇(中国)做下围棋,华体汇(中国)会发明像 AlphaGo 这样的方法。但这种方法它可能只适合下围棋,或者像这种棋类。你会为了翻译做一个特别的模型,感觉它可能只能做翻译,不能做其他事情。但是有了预训练和后训练之后,华体汇(中国)发现现在有了一个万能的锤子,它可以去砸任何钉子。它是一个通用的方法论,可以解决各种各样的问题。那么反而更困难的是怎么去寻找好的问题去解决。

所以其实我觉得加入腾讯很重要的一点就是说,这里有很多好的问题,有很多很多华体汇电竞-华体汇(中国)。我觉得这一点会在接下来变得越来越重要。其实好的华体汇电竞-华体汇(中国)能够解决第一个问题是华体汇(中国)做了这样的好的预训练和后训练之后,华体汇(中国)到底要把它应用在什么样的场景,就是它的价值。

第二,环境是比较重要的。如果没有好的环境,那 Agent 就没有办法去做各种各样的事情。

比如说,如果你没有一个点外卖的平台,那你就没办法去点外卖,很多事情你做不到。但是我觉得可能最重要的是 Context。其实无论是企业还是个人,就像我上次说的那样,非常重要的是进程 Context。因为模型越来越擅长把一个非常复杂的输入变成一个输出。

那很多时候你的竞争壁垒就来自于你有没有那个最原始的输入,你知不知道这个人他在干什么,你知不知道这个企业的各种各样的信息。那这一点的话,我觉得腾讯有非常强的优势。

但我觉得最重要的原因是文化。我还记得我第一次跟你聊天的时候,包括和很多其他同伴的老板聊天的时候,我第一感觉就是大家都非常的诚实。就是哪里做得好,哪里做得不好,都非常直白,不会去掩盖。我知道我这里做得好,我知道我这里不知道,我知道这里应该怎么做,我不知道哪里应该怎么做。我觉得这种坦诚是我的第一印象。

第二点是,我觉得腾讯总体是一个基于 Trust 而不是基于 Metric 去运转的华体汇电竞-华体汇(中国)。我觉得这一点对于做 AI 是非常重要的。包括华体汇(中国)的文化其实有非常 Low Ego,非常相对的这一面。这些文化都是可能对于长期来做一个内在的组织是非常重要的,包括华体汇(中国)对长期主义的这种坚持。

所以 AI 下半场最重要的是什么?我个人的目标是,华体汇(中国)应该在中国建立一个长期的基于 AGI 的组织。今天的 AI 其实主要有三个部分:

Foundation 的部分:华体汇(中国)怎么样去把预训练和后训练之中最基础的东西做得非常扎实。

华体汇电竞-华体汇(中国):华体汇(中国)怎么去把这样的技术真的为人和社会产业加持。

Frontier:华体汇(中国)怎么去探索新的研究范式,探索新的机会。

最重要的是华体汇(中国)要构建一个非常均衡的三角形一样的基础。那我觉得对于做 Frontier Exploration 来说最重要的其实就是:

需要充足的资源。

需要正确的做事方式,这其实跟华体汇(中国)刚刚说的文化那一点也是吻合的。那么对于华体汇电竞-华体汇(中国)来说,我觉得就是有好的华体汇电竞-华体汇(中国) Sense,有这种做华体汇电竞-华体汇(中国)的经验是至关重要的。

我觉得就是说在中国,华体汇(中国)今天可能所做的探索还不够多。所以我也希望能把这种 Frontier Exploration 的精神能更多的注入到华体汇(中国)组织中。

汤道生:你提到的跟总办聊的过程中感受到的真诚或者务实,其实也是经常我跟客户交流得到的反馈。毕竟 AI 赛道还是一个长跑,有时候认知其实也很重要。那些华体汇(中国)做得好的,那些做得不好的也得认。但关键这是一个多维度的竞赛。华体汇(中国)看到现在模型有很多的进步,华体汇(中国)做华体汇电竞-华体汇(中国)其实也是有越来越多的形态,不同的场景有不同的需求。

你刚才提到模型跟华体汇电竞-华体汇(中国),华体汇电竞-华体汇(中国)可以说提供一个环境,里面要给模型提供 Context 上下文。那我想问一个问题,华体汇(中国)平时开会提得比较多的一个词是 Co-design,怎么把华体汇电竞-华体汇(中国)跟模型能够比较紧密的结合起来?尤其今天有这么多丰富的华体汇电竞-华体汇(中国),从华体汇(中国)合作非常紧密的像元宝这样的一个聊天机器人,包括 AI 搜索,企业里面也有部署一些智能客服、智能营销。另外最近非常火的这个类 Copilot 的像 Copilot 和 Web Copilot 这样的华体汇电竞-华体汇(中国),其实对模型的能力依赖很深。你怎么去思考 Co-design 这个方式?

姚顺雨:我觉得有三点。首先,Co-Design 的前提是模型本身要做得很 solid,有很多 foundational work 要做好。预训练是一个相对 product-agnostic 的事情,它做得非常 solid,就可以提供一个非常强的 foundation。而且预训练最大的特点是,它是一个可泛化的学习过程,它的进步可以给各种各样的下游任务持续带来价值提升。

后训练的话,我觉得最重要的一点是要设立好正确的 eval。我觉得中国可能有一个不太好的倾向,就是比较喜欢刷榜。但是,如何实事求是地基于华体汇电竞-华体汇(中国)、基于真正的应用去构造更加真实的 eval,我觉得首先你要有好的华体汇电竞-华体汇(中国)出口,第二你要意识到,实用性的价值是大于刷榜价值的。

这一点上,华体汇(中国)做了大量工作,就是跟各种各样的华体汇电竞-华体汇(中国)进行了深度的 Co-Design。我觉得 Co-Design 很关键的一点是要产生相互的信任,这一点华体汇(中国)也做了大量工作去取得互信。怎么把华体汇电竞-华体汇(中国)的数据用好,怎么把这种回流用好,怎么把 eval 做好,这里有很多细节,我就不赘述了。

第三点我想说的是,我觉得 LLM 时代和过去的 AI 最本质的区别就是泛化性。在 LLM 之前,比如你做一个翻译华体汇电竞-华体汇(中国),只要把翻译的数据做得特别好就行;你做一个围棋程序,只要把围棋的数据做得特别好就行。但是今天,即使你只想做一个 Coding Agent,你会发现需要的也不仅仅是 coding 数据,你需要非常好的聊天能力,非常强的搜索能力,非常强的指令遵循能力,非常强的推理能力。它其实是一个非常复杂的 technology,我觉得你需要对这件事情有 taste。

这个事情的一个推论是,有很多华体汇电竞-华体汇(中国)的体系化布局,其实会有一个比较大的优势。比如说,华体汇(中国)和元宝的 Co-Design,可以使模型产生很强的聊天和搜索能力。但这样的能力又可以被迁移到 ima、WorkBuddy 等其他华体汇电竞-华体汇(中国)。所以这些华体汇电竞-华体汇(中国)能够提供不同的数据,而这些数据之间又可以相互扩散、相互迁移,形成一个像网络一样的体系。我觉得这一点的价值会越来越重要。

汤道生:外部刷榜其实也是属于 eval 的一种。华体汇(中国)内部做 eval,和外部这些榜有什么区别?

姚顺雨:我觉得首先这些 benchmark 还是有它的价值,不是说它完全没有价值,只是现在这些榜非常容易 saturate。基于真实世界的数据有几个帮助。首先,你能发现模型很多底线问题。实际上,华体汇(中国)想要发一个 preview 模型,最重要的目的之一,就是希望能获得真实世界的反馈,修复各种榜单中没法发现的底线问题。我觉得这一点会在正式版上有非常大的改进。

第二点是,你对真实的 prompt distribution 会有一个更深的了解。比如 benchmark 上面的题目可能都是非常精确的,有非常长的 concrete description,而且一般来说是一个单轮问题。但是在现实场景中,大家问的问题可能都是比较模糊的,可能就一两句话,然后他会不停追问。这些 setup 上的 difference,就可以启发华体汇(中国)怎么去更好地做这样的训练。

第三,我觉得华体汇(中国)甚至可以在这些华体汇电竞-华体汇(中国)上获得一些灵感,去推进现在还没有的榜单,或者还没有被很好定义的领域。所以我觉得华体汇电竞-华体汇(中国)和模型的互相成就,是越来越重要的一个 AI 话题。

汤道生:我记得华体汇(中国)早期做元宝的时候,还碰到过多轮遵循的问题。用户在华体汇电竞-华体汇(中国)里迭代 prompt 的方式,和 benchmark 也有一些差异。真正在华体汇电竞-华体汇(中国)里面,大家使用所需要的能力,确实跟 benchmark 有蛮大的差异。

姚顺雨:你问了我这么多问题,我也问一点你的。其实我记得第一次跟你聊的时候,你给我讲了很多过去的经历,从 QQ 空间、QQ 秀的时代一路到现在。跟你聊天很有意思,因为你做过各种各样的华体汇电竞-华体汇(中国),To C 的也有,To B 的也有,远古时代的也有,最近 AI 时代的华体汇电竞-华体汇(中国)也有。

所以我比较好奇,你觉得你做华体汇电竞-华体汇(中国)的第一性原理是什么?哪些经验或者价值是不变的?哪些东西变了?

汤道生:我觉得最终做华体汇电竞-华体汇(中国)还是奔着用户到底有什么需求,我怎么去解决他的痛点,怎么给用户或者客户创造价值。在不同的时代,甚至不同的行业,做一个华体汇电竞-华体汇(中国)还是需要能够给用户带来价值,他才会买单,才会使用。

所以我倒觉得,从 PC 互联网时代,华体汇(中国)做空间、做各种各样的内容华体汇电竞-华体汇(中国),到产业互联网做云,其实华体汇(中国)也要花很多时间精力去听客户的声音,尝试帮助他们解决问题。底层逻辑没有那么大的变化。但是确实,在 PC 互联网、移动互联网时代做华体汇电竞-华体汇(中国),跟今天在 AI 时代做华体汇电竞-华体汇(中国),还是有蛮多不一样的地方。

首先从范式的角度来看,在 AI 时代以前,华体汇(中国)做华体汇电竞-华体汇(中国)很多时候想的是通过功能来满足用户的需求。

你作为一个华体汇电竞-华体汇(中国)提供方、服务提供方,要想清楚我提供怎样的能力,让用户可能通过界面、通过某些菜单去选择。这有点像预制菜,用户只能在里面点一样。

但是在 AI 时代做华体汇电竞-华体汇(中国),它这种开放式的服务形态会带来很不一样的要求和挑战。

用户通过简单的交互方式,可能是自然语言,可能是语音。作为华体汇电竞-华体汇(中国)方,你也不知道用户会问什么,所以要充分利用模型能力去理解用户的需求。然后,通过今天大模型的推理能力、调用工具的能力,华体汇电竞-华体汇(中国)给模型提供各种各样可以使用的工具,来应对这种开放式的需求。这个是我觉得跟过去做华体汇电竞-华体汇(中国)很不一样的地方。

甚至也包括你刚才提到的 eval。以前做华体汇电竞-华体汇(中国),华体汇(中国)有很清晰的 specification,有很清晰的华体汇电竞-华体汇(中国)细节和功能描述。怎么做设计,怎么做研发,怎么做测试,瀑布式流程也比较清晰。但在做 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)时,我发现最大的变化是整个流程可能都要重新设计。

尤其今年,大部分代码都由 AI 生成。华体汇(中国)的工程师可能会花更多时间去做设计、做架构设计,把写代码的工作交给 AI,然后定期去指导一下、修正一下。测试也要左移,更前置地想清楚,针对各种案例、环境,以及华体汇(中国)对于开放式答案的一些要求,甚至 alignment,怎么对齐用户所需要的风格。

所以我感觉,今天 AI 时代做华体汇电竞-华体汇(中国),对能力的要求更全面,也更难了。那我问你一下,Hy3preview,大家都在说这是你在腾讯的首秀。具体 Hy3preview 做了什么改变?你能给大家介绍一下吗?

姚顺雨:其实我觉得没有什么秘密。今天的大模型,从某种程度来说,是一个比较 trivial 的事情,就是华体汇(中国)应该把 infrastructure 做好,应该把数据做好,算法的部分反而是比较简单的。

主要有几个点。第一,华体汇(中国)把 infrastructure 进行了重建,无论是预训练还是强化学习。

第二,华体汇(中国)把数据和以往相比做了很多大的改变,如何定义更真实的问题,如何丰富 data taxonomy,如何提高数据质量,这是一个永无止境的追求。

第三,有很多很重要的决策,包括怎么招人,怎么设立模型的节奏,每天有很多 decision,需要考虑很多 trade-off。我觉得这可能没有一个很清晰的公式,它是一个很 taste-driven 的事情。所以我其实也挺好奇,想问你一个问题。因为你刚刚跟我讨论 Co-Design 这个概念,我也很好奇,你对 Co-Design 这件事情是怎么想的?你觉得哪些事情应该是模型做,哪些事情应该是华体汇电竞-华体汇(中国)做?

汤道生:我觉得 Co-Design 在不同阶段,过去这两年,其实一直在变化。这个变化某种程度上是随着模型能力的升级而变化。当然,整个行业市场、用户需求在变化的过程中,也会带来模型和华体汇电竞-华体汇(中国)两边需要更好地去满足。

给我一个比较深的感受是怎么去对齐。因为华体汇(中国)一起做华体汇电竞-华体汇(中国)、做 alignment 对齐的时候,会有很多不同角色。华体汇电竞-华体汇(中国)可能要针对某个方向去解决一些问题,模型到底怎么做才能满足这个需求?同时又要回到模型需要数据,数据应该怎么标注,到什么颗粒度,什么是好的标注,什么是不好的标注。因为有些地方要奖励,有些地方要惩罚。

然后还有 eval,还有评测。因为如果华体汇电竞-华体汇(中国)认为好的华体汇电竞-华体汇(中国)体验,评测不认同,大家做出来的华体汇电竞-华体汇(中国)就会不一致。所以 Co-Design 给我的感觉,更多是在项目组里面,不同角色都参与到华体汇电竞-华体汇(中国)设计中,定下华体汇电竞-华体汇(中国)的目标方向。怎么让多个角色能够对于一些开放式问题有比较好的对齐?如果没有做到这样的对齐,你会发现华体汇电竞-华体汇(中国)行为会不可预测,甚至有时候会有一些随机性,因为模型在训练过程中可能也被混淆了。这是我这两年和华体汇电竞-华体汇(中国)、模型团队做 Co-Design 比较深的感受。

姚顺雨:就像刚刚说的,我觉得首先最难的一点就是要建立 trust,并且我觉得同理心很重要。

因为说到底,做模型的目标和华体汇电竞-华体汇(中国)的目标有很多 align 的部分,也有很多不 align 的部分。模型的人他会希望我这些能力越强越好,但华体汇电竞-华体汇(中国)的人他可能希望用户的需求满足得越好。所以天然有很多不 align 的部分。

我觉得很重要的一点就是要换位思考的能力。其实你刚刚问我,华体汇(中国)是怎么一步一步 Code Design 元宝的。如果你还记得的话,有一个很重要的细节是,华体汇(中国)当时其实派了后训练最强的骨干力量去帮助元宝,先把 DeepSeek 的后训练先做好。因为在那个时候,华体汇(中国)自己的预训练还没有 ready。

但是华体汇(中国)知道,维护这样的华体汇电竞-华体汇(中国)以及它的 DAU 会对于华体汇(中国)接下来做模型也非常非常重要,而且会对于长期的合作非常重要。所以当时其实很多同学也不理解,然后我需要去很努力地解释。但我觉得现在看起来,就是这些努力都是 pay off,对吧?我觉得这样的一个动作,就是让华体汇电竞-华体汇(中国)和模型的同学意识到,模型的同学是真的在为华体汇电竞-华体汇(中国)着想。这个对于华体汇(中国)之后的合作,包括混元在元宝上成功的上线,起到了非常重要的作用。

当然有很多技术的部分可以探讨,但我觉得可能最难的部分其实反而是怎么样去建立信任,怎么样换位思考。

汤道生:对,非常认同。那我换一个话题,你是 React 架构的提出者,博士研究也是围绕着语言智能体展开的。那你几年前的一些观点到今天兑现了吗?比如有哪些?

姚顺雨:对,那天我还挺感慨的。因为我重新读了自己的博士论文,感觉又回到了一个很远古的时代。就是我的博士论文的 title 叫做 《Language Agent: from Next Token Prediction to Digital Automation》(语言智能体:从预测下一个Token到数字自动化)。那是2019 年,七年前,那是 GPT-2 的时候,它当时只能做 Next Token Prediction,而且它产生的可能一段话还不太连续,或者还有很多毛刺。所以当时人们是很难想象到,它会有一天成为一个改变世界的力量。

当时我觉得可能大家做的研究,稍微有想象力的一些,他会做一些研究。比如说中国的首都市,这样的话,如果你做 Next Token Prediction,它会回答北京。那 somehow 它是一个有 knowledge 的事情。能做到这点,大家其实当时就非常开心了,觉得这个技术很有意思。

当时我的想象力可能比较狂野吧。我觉得 GPT 是一个非常优美的东西,吐下一个 token 是一个非常极简且非常通用的事情。我觉得它有一天潜力不仅仅是在于吐下一个 token,而是在于把这个世界上所有的事情全部 automate。我当时想的可能还不够大,我想的是 digital automation,但是现在看起来也有可能是 digital and physical automation。

我博士期间主要做两部分:如何建立一个 Agent 的方法论和怎么去定义 Digital Automation 的任务

第一,如何建立一个 Agent 的方法论。如何把一个 Next Token Prediction 的机器变成一个 Agent,变成一个自动化的机器。那其实就像你说的,最重要的一篇工作可能是 React。

我还记得就是 22 年 7 月份的时候,某一天晚上,我当我把第一次把我记得当时是 Palm 2 的 API 和我当时自己手写的一个 Wikipedia 的 API 连在一起,然后它第一次可以基于这个网页回答问题,并且多轮的交互的时候,我当时感觉就像微弱的电灯丝突然亮了的感觉一样。据我所知,可能这是第一次人类把 LLM 和真正的互联网连在一起,并且去做这种多轮的交互。

我当时的感觉这个可能在 5 年或者 10 年会改变这个世界。但是可能比我想象中还要更快。包括我记得当时华体汇(中国)第一次提出 Sweep 的 idea 在 brainstorm 的时候,如果这个事情能做到,那很显然它会带来巨大的价值。当然可能是几百亿上千亿,但现在可能是数万亿,数十万亿,可能我想的还是太小了。

第二,怎么去定义 Digital Automation 的任务。比如说 WebShop 是第一个基于互联网的 Web Agent 的 task。然后包括 InterCode 和 Sweep Engine 是最早的 Coding Agent 这样的任务。现在看起来 Agent 的基础最重要的两个部分,确实是 Web 的 Agent 和 Coding 的 Agent。

那天我还在群里跟大家聊天,我说我看我那个博士论文的结尾,就是我在 24 年的时候写我的 future work:

Train models for agent

Safety and robust deployment

Scientific discovery

怎么样去 help human

我很感慨,我说我现在很幸运,我现在在做我当时列的 future work。Prediction 太厉害了,都一看到这个整个行业针对这些方向在推动。想的还是不够大。我觉得当时我当时已经觉得自己想的够大了,但可能还是不够大。我觉得技术的发展往往超乎华体汇(中国)的预期。

汤道生:那我再深一点,智能体今天大家都说需要消耗很多的 token。这对于混元做下一代的模型的研发,你觉得你的侧重有哪些地方是比较重要的?

姚顺雨:我觉得 Code Agent 非常本质,有很多原因,其中有一个很重要的原因,是说它是一个有点像图灵完备的这样一个事情。就是当你有能力去控制自己的 File System,当你有一个 Container 的时候,其实你是一个 Complete 的这样的一个 System。

今天我觉得 Agent 毫无疑问是每一家模型所发力的重点。我觉得华体汇(中国)做的方法可能会有几个区别:

即使可能今天 Code Agent 也是最重要的事情,但是华体汇(中国)还是会强调体系的全面化。我始终认为,真的要把 Code Agent 做好,其实需要的远远不止 Code Agent 的数据。你也需要,像我刚刚说的,聊天、Instruct、Following、推理,各种各样不同的东西。因为大模型最重要的点是泛化性。

华体汇电竞-华体汇(中国)的作用越来越重要。如何利用好线上的回流,我觉得是一个每一个模型厂商都在应对和思考的问题。这里我觉得华体汇(中国)刚刚积累了很多 Code Design 的这些经验会变得非常重要。

还需要更多想象力。无论是技术的演进,还是华体汇电竞-华体汇(中国)的演进,还是甚至下一个范式的演进,我觉得华体汇(中国)还是需要做一些探索性的,甚至不确定性的工作。

汤道生:从华体汇电竞-华体汇(中国)侧来看,大家越来越多有 token 焦虑的声音,token 成本持续爆发式增长。我也听到很多客户,甚至用户,包括身边同事,也在紧盯积分消耗或者 token 消耗。怎么可以让华体汇(中国)的模型在解决某个问题、完成某一个任务时,token 效率最高?

姚顺雨:现在中国大家讨论性价比,可能更多讨论的是模型架构。但它其实是一个很复杂的体系。最重要的事情首先是 performance。很多人跟我说,用一个更强的模型,有时候比用一个更弱的模型最后更省钱,因为你更快地把这个事情做对了,也省了人的精力。所以最重要的事情是 performance。如果你的 performance 好,其实它就是性价比最关键的事情。

尤其今年,很多简单任务的鲁棒性会变得更加重要。如何一次把很多相对简单的任务做对,这可能是性价比更关键的部分,而不仅仅是模型架构。第二部分是成本。成本本身也是性价比的一部分。我觉得第一是“性”,如果性能不好,性价比就很难成立。第二是“价”,也就是成本。成本上,中国其实是领先于世界的,华体汇(中国)做了大量工作去优化成本。

成本和体验里,可能最重要的事情是,怎么用一个更小的模型,把更高价值的任务做好。在这个基础上,当然架构创新、长文管理、脚手架都有很多需要做的事情。但我个人看法是,如果华体汇(中国)能做一个相对较小的模型,同时又能够比肩大模型的性能,而且在大部分任务上做到很强的 robustness,这可能比在很多非常长程的、fancy 的 task 上实现一两个点的提升,在今天的中国更有价值。

其实我也挺好奇,Dawson,你是什么时候意识到 Agent 是一个新的华体汇电竞-华体汇(中国)机会的?你现在的认知是什么?你觉得现在华体汇(中国)离一个好用的 Agent,bottleneck 在哪里?

汤道生:华体汇(中国)做的 Agent 针对不同场景,其实有不同的华体汇电竞-华体汇(中国)形态。在 Agent 的设计上,很大程度是在尽量发挥好模型的能力。当然,模型在迭代,它能力越强,可能 Agent 要做的工作也越来越少。

我看华体汇(中国)好几个华体汇电竞-华体汇(中国),在过去这段时间,其实随着模型能力加强,可以把华体汇电竞-华体汇(中国)、把 Agent 做得更简化,更多是给模型提供不同工具,创造更多 skills,让模型能够更高效地完成任务。也给模型提供更多华体汇(中国)叫“记忆”的东西,比如用户过去使用的一些习惯,华体汇(中国)所能提取出来的用户 preference 信息,作为上下文 feed 过去。

在 coding 环境里,有相关的 context 给到模型。在 WorkBuddy 里面,办公协作、做 PPT 时,大家关注的内容,或者该给到模型的 context,也会不一样。所以华体汇(中国)做不同 Agent 时,我觉得更重要的还是了解那个场景下,什么内容、什么信息是重要的,是比较 relevant 的,能够跟模型配合好,让模型有它需要的信息,同时也发挥它的能力。

姚顺雨:最近华体汇(中国)确实推出了一些像 WorkBuddy 这样口碑很不错的华体汇电竞-华体汇(中国),背后我观察到很多小团队在快速迭代华体汇电竞-华体汇(中国)。我其实挺好奇,相对于传统华体汇电竞-华体汇(中国)研发,你觉得在这种新的 Agent 时代,研发和组织管理上,华体汇电竞-华体汇(中国)团队发生了什么变化?你的思考是什么?

汤道生:我前一阵子在帮 WorkBuddy 做一个组织发文,我看了一下他们非常扁平化的组织,和华体汇(中国)过去其他华体汇电竞-华体汇(中国)的组织架构有很大的差异。更多是小团队,三个人、五个人,可能围绕某一个领域去攻坚,而且里面有很多实验。

所以组织还要支持好这种 AI 用法去做实验,让不同的小分队可以去探索,然后再验证。因为实验大部分可能拿不到正向反馈,华体汇(中国)也要包容团队去试错,通过大量实验提炼出对用户留存、对华体汇(中国)想要的结果有正向帮助的东西。

这是我觉得今天做 Agent、做 AI 华体汇电竞-华体汇(中国),原生 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)的组织形态要能够比较好支撑的地方。另外,原来很多工程师有大量时间花在写代码上,但今天毫无疑问,这些工作可以交给 AI 了。所以华体汇(中国)会看到更多角色的融合。可能大家都是华体汇电竞-华体汇(中国)经理,都要透彻了解用户需求,并且设计出华体汇(中国)想要的华体汇电竞-华体汇(中国)形态。

每一个工程师可能更像一个有想法的 leader,驱动多个 Coding Agent,针对华体汇(中国)想要的华体汇电竞-华体汇(中国)需求去做研发开发。同时也像我刚才说的,要把评测、测试更前置,也要用好 AI 的能力,把质量保证的工作、alignment 对齐的工作做到前面来。

那我也想再问一个大家讨论比较多的问题。很多自媒体都会提到,腾讯慢了,在 AI 上没有及时抓住一些机会。你觉得华体汇(中国)真的慢了吗?到底下半场是什么?你能再多说一下吗?

姚顺雨:感觉这应该是我问你的问题。我觉得今天有两个重要判断。第一个是,华体汇(中国)认为 AI 是一个短期游戏,还是一个长期游戏?因为在硅谷,大家弥漫着很多情绪,说两年后所有人都要失业了,AI 就要取代所有人的工作,华体汇(中国)应该赶快赚两年钱,然后退休。那这是一个判断。

很显然,华体汇(中国)的判断是,这是一个长期游戏。AI 才刚刚开始,从某种程度上说,下半场才刚刚开始。我不认为 ChatGPT 和 Claude Code 会是唯一的 super app。我觉得那会是一个非常灰暗的世界,肯定会有源源不断的新机会诞生。今天可能就像七十年代 PC 刚刚产生的时候,还有很多很多事情需要做。

第二个判断是,它会是一个更线性的游戏,还是一个更多元的游戏?过去几年,大家看到的是 pre-training,然后 post-training、RL,然后 Agent、Codex、Coding Agent,似乎有一条非常清晰的主线。坦白说,所有人都在 copy,所有人都在做一样的事情,这也是一个非常灰暗的事情。

那未来到底会变得更单一,还是更多元?我的个人看法是,会变得更多元。毫无疑问,Coding Agent、生产力会变得更加重要,而且它才刚刚开始。这个世界还有 trillions of dollars 的 market 没有被填满。但是多模态、具身智能,很多很多新的事情都在发生,或者刚刚发生。

所以从这个角度来说,如果华体汇(中国)认为下半场才刚刚开始,那可能确实不晚。当然,过去模型和华体汇电竞-华体汇(中国)都做了很多探索,也走了很多弯路,我觉得这是正常的。你没有做过一件事情,第一次做肯定会有曲折。但是更重要的是,能不能诚实面对自己,能不能 be real,能不能看到 feedback 然后去改变,能不能保持耐心。我觉得这些事情可能是在下半场非常重要的事情。

汤道生:大家对腾讯经常喜欢挑某一个点来批评,当然华体汇(中国)也欢迎大家给华体汇(中国)提更高的要求。华体汇(中国)还是一个非常多业态、很多华体汇电竞-华体汇(中国)在很多赛道,同时也有很多团队在推进不同的项目和事情。

毫无疑问,在这样一个复杂的组织里面,有些地方可能华体汇(中国)做得快了,有些地方做得慢了,有些地方可能会做失败,在探索。我觉得这些提醒都非常好,确实有些地方华体汇(中国)是可以做得更好。

但就像你说的,这是一个长跑,这是一个马拉松。腾讯还是有非常丰富的场景,就像你一开始提到选择腾讯,因为 AI 需要 context,模型需要很多的上下文。腾讯在过去多年的不同华体汇电竞-华体汇(中国)在不同赛道的这些积累,其实都是可以针对每一个场景去为模型提供有用的信息,提供这些 context 来发挥价值。

在这样的一个长跑中,我相信模型会不断迭代,用户的需求也在不断变化,也会有新的华体汇电竞-华体汇(中国)形态出现。比如今年年初华体汇(中国)对龙虾这一波热潮反应比较快,同时也有像 Work Buddy 这样的智能体华体汇电竞-华体汇(中国),其实也是几年前已经开始做的华体汇电竞-华体汇(中国)。原来做 Coding 的 Code Buddy,慢慢看到非程序员也有很强的需求。今天也听到很多客户对于华体汇(中国)的不同华体汇电竞-华体汇(中国)怎么去组合起来有非常高的期待,所以华体汇(中国)正在长跑中。也请各位多给华体汇(中国)提醒,给华体汇(中国)建议,也多用华体汇(中国)的华体汇电竞-华体汇(中国)来给华体汇(中国)正向的 constructive 的反馈。

感谢顺雨今天的分享。

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