核心逻辑：预训练打底 (Scaling) → Agent 入世 (生产力) → 记忆与自评 (持续进化) → 替代工种 (应用本质) → AGI 吞噬领域 (行业终局)。

2026 预判： 明年将是 AI 替代具体工种的爆发年；后年则是多模态与具身智能取得长足进步的门槛年。

• Scaling Law ：更多数据、更大参数和饱和计算仍是提升基座模型常识与推理能力最高效的路径。

• 长尾场景对齐 ：真实场景的体感源于对长尾需求的对齐，通过 mid 和 post training 增强模型在复杂环境下的快速对齐与强推理能力。

• Agent 生产力里程碑 ：Agent 是 AI 进入物理/虚拟世界的关键，通过将环境数据集成到训练中并结合强化学习，模型才能从“知识积累”转化为“实际生产力”。

• 多级记忆机制 ：大模型需模拟人类从短期到长期的记忆过程，利用 Context、RAG 和模型参数分别对应不同阶段，难点在于知识的压缩与动态参数更新。

• 在线学习与自我评估 ：构建模型自评机制是实现自迭代的关键，在线学习将打破定时重训的局限，成为下一个 Scaling 范式。

• AI 应用第一性原理 ：AI 应用的核心不在于创造新 App，而在于 AGI 对人类工种的替代与辅助，2026 年将迎来劳动力替代的爆发年。

• 多模态与具身挑战 ：多模态目前更多是能力扩展而非提升智能上界；具身智能的瓶颈在于数据获取成本与硬件稳定性，规模化数据是唯一的破局点。

• 领域大模型的归宿 ：领域大模型是企业构建 Know-how 护城河的阶段性产物，随着 AGI 的演进，领域数据与流程终将被通用的 AGI 浪潮卷入并消化。

唐杰教授微博原文：https://www.weibo.com/2126427211/QjIYhCmfq?pagetype=profilefeed