过去一年，AI 产品遍地，企业间交锋白热化，资本对 AI 的下注同样没有放缓。
但热潮下，整个行业暗藏着一丝难言的失望气息：行业表面迭代飞速，各产品靠堆叠功能快速笼络用户，模型真正的智能提升却相对有限。
很多迹象都在指向同一个判断：2026年，我们需要关注 AI 基础创新，关注那些真正能提升模型性能的工作。
一些顶尖 AI 研究者已经开始明确呼吁。去年年末，自立门户的前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 在接受采访时说：2020 - 2025 年是规模化时代。而 2026 年，行业将开始回归研究时代。
近期，腾讯新任“AI 掌门人”姚顺雨和阿里 Qwen 技术负责人林俊旸同台，同样强调 AI 需要底层创新，期待资源投入下一代研究中。
那么，2026 年到底有什么真正值得关注的 AI 研究方向？
针对这个话题，「四木相对论」邀请到一位 95 后 AI 研究者。他曾在八家海内外 AI Startups / 大厂 / 科研机构深度参与模型训练。同时，他也常年参与前沿 AI Research 研究。我们结合他的观察，梳理出 2025 年十大 AI 研究现状，和 2026 年十大 AI 研究趋势。
希望能为部分关心 AI 研究进展的朋友，带来些许参考。*文末附有全文速览版
十大AI研究现状
在这篇文章的第一部分，我们先关注已经发生的重要 AI 研究进展，总结出 AI 研究现状，具体包括 Scaling Law 、RL 环境、持续学习等方向。
过去几年，Scaling Law 几乎统治了整个 AI 界的认知。但现在的信号已经很明确：那个单纯靠“堆参数、堆算力”就能换来性能暴涨的时代，接近尾声。
如果说半年之前这件事还略有争议，那现在我们必须直面这个事实。Ilya Sutskever 也直言，今天 AI 的瓶颈是想法而非算力。
这引出我们今天讨论的主题 —— 在其他人在比拼 GPU 数量的时候，敢于回归基础研究、探索在有效性背后底层机制的团队，大概率会在 2026 年之后收获最大的回报。
锯齿问题，指的是模型可通过高难度基准测试，却在基础任务上反复出错。这是一种模型实际泛化能力较大偏离了纸面 Benchmark 分数的现象。
最典型场景是代码修复。SWE Agent 指出一个 Bug 后道歉并引入第二个 Bug，再次指出后又重新引入第一个 Bug。这种现象揭示了一个更深层问题：我们并不理解模型在学什么。
现阶段，人们过度依赖评估基准来设计模仿学习和强化学习的后训练环境，这使得模型成为了超级应试机器，对少数任务过度优化，但对大量长尾且重要的跨领域任务泛化不足。
而且，研究资源过度集中在人类已知答案或容易验证的领域，比如世界模型扎堆游戏和机器人仿真。很多企业、机构和研究者痴迷于刷榜而非探索根本性的物理问题。
智能放缓的现状，已经让 AI 生态发生了一些改变。
比如 2025 年，美国有 50 家左右的 AI 初创公司融资超过1亿美元，其中相当一部分是研究导向的 Lab。
比如 SSI 在 2025 年融了 20 亿美元，专注于研发“安全超级智能系统”。研究超级人工智能的 Reflection AI 也获得 20 亿美元的 B 轮融资。海外资本用真金白银证明，它们感兴趣押注顶尖实验室团队进行突破性研究。
OpenAI o1 / o3 和 DeepSeek-R1 的性能表现充分证明，推理时的计算投入和训练时算力堆砌一样重要。
大量研究发现，小模型经过 RL 微调后，仅用数千个训练样本和几十美元的 GPU 预算，就能在 AIME25 等高难度评测基准上反超庞大的 o1。
模型通过 RL，在不断积累奖励的过程中所获得的试错、自我反思等“经验”，就像是人类通过实战积累“经验”，而不仅是简单的知识调用。
2025 年，李飞飞的 World Labs，Yann LeCun 离开 Meta 创办的 AMI Labs，Google DeepMind 和 Runway 都先后推出了自己的世界模型。
这很重要，因为 AI 着实需要理解物理世界如何运作，而不应局限于预测下一个词。这件事因大佬们的纷纷下场产生了竞赛式的大跃进。
目前全球至少有数十家企业都在卷 RL 训练环境，比如复刻 DoorDash、Uber Eats 界面，让 Agent 学习怎么操作这些网站。它们主要有以下几种方式：
1. 克隆网站 GUI：每个网站环境花费约 $20,000，OpenAI 已经买了几百个。
2.构建软件工程：从 GitHub 挖出 45 万个 PR，筛选出2万多个有效软件工程任务。
3.组合平台：把 Slack、Gmail、代码编辑器组合起来，模拟真实的人类工作流。
但是，这些环境不够。Agent 的能力上限，是由学习环境的真实性以及反馈来源的可靠性决定的。
当前，传统基于 Gym、MuJoCo 和 WebShop 等静态 RL 环境可能会被生成式仿真器取代。GPT 或 Sora 等生成模型已经可以直接合成出与现实世界高度对应、可交互的学习环境。
这意味着 RL 智能体不仅能在奥数题和代码题等易验证的简易环境下训练，更会在可以模拟复杂流体、光影乃至材料质感的“数字孪生”世界中持续演进。
生成式环境将成为新一代的合成数据范式，从数量和质量两方面贴近现实世界情境，推动 RL 训练的有效扩展。
可解释 AI 也是一个重要但容易被忽视的领域。它长期面临实用价值有限、局部可解释和解释结论不可靠这三大质疑。这方面的前沿研究目前主要由 Anthropic 、DeepMind 和极少数高校实验室推进。
2025年，可解释 AI 的关注焦点转向了推理模型思维链的“不忠实”问题。一项名为《Reasoning Models Don't Always Say What They Think》的研究揭示了推理模型在生成思维链（Chain of Thought, CoT）时的“忠诚性”问题。也就是说，模型可能不会真实地反映自己内部的推理过程，而是在一定程度上输出和答案虚假相关的 CoT。
大家开始意识到：如何对推理模型内部思考过程的忠实性进行持续监控与治理已成为亟待解决的问题。
关于模型架构的创新，目前存在一些瓶颈。
首先，线性的检索能力和推理能力不足的问题始终没能得到很好的解决。
而且，传统的多层感知器（MLP）可解释性较差、计算效率低，但以 KAN （Kolmogorov–Arnold Networks）为代表新型方案，还没有经过充分的工业验证和优化。
混合架构模型虽热门，但很多工作仅是把 Transformer 和 SSM （State Space Model）拼起来，还停留在“试试看能不能 Work”阶段，缺乏对“什么任务特性需要什么机制”的本质探索。所以多数的架构研究看似热闹，实际还在小步慢跑的阶段。架构创新正逐渐触及当前的天花板。
传统的评测基准已被刷爆，虽然有 HLE （Humanity’s Last Exam）和 FrontierScience 等新 Long-horizon Evals 出现，但它们目前仍缺乏对模型实际计算过程和忠实性的衡量。
从古早的 GLUE 、 MMLU 到2025年的长周期 Agent 能力评估，通用评测基准以各种模态的人类顶级推理问题考验模型的泛化表现，但却只关注实效性（如 Pass@K 和 Success Rate），无法反映模型的实际计算过程和推理忠实性。
这个话题正在逐步破圈。
模型的参数记忆并不是单义性的“知识”，而是固化的、能相互影响的任务执行能力。相比于 One-take 情况下就能很好解决的数学和代码任务，像 SWE、级联订单查询与自动化支付这种长程问题，执行效果非常依赖 Agent 持续学习能力的改进。
如何实现神经网络的“存算分离”，以及如何有效利用稀疏电路在冗长上文内进行知识召回，成了减缓上文幻觉、推理不忠实和工作流记忆退化等问题的关键突破口。
十大AI研究趋势
针对已经发生的研究现状，我们提炼出 RL、持续学习、多模态、注意力机制优化等领域将会发生的变化。当然，它们中的一些已经产生进展。
人类学会开车只需要数十小时，而 AI 却要依赖海量模拟轨迹才能完成学习。这种巨大的效率差异，正在推动“高效泛化机制”的研究。
Ilya 曾提出一个观点：人类情感可以看作是生物层面“硬编码”的价值函数，能够帮助我们提前做出启发式决策。这一判断也为 2026 年优化 AI 决策路径提供了新思路。
2025 年，DeepSeek 就借助 DSA 稀疏注意力与 Engram 记忆存储模块，开始探索一条让模型更“智能”、而非单纯更“庞大”的技术路线。
进入 2026 年，预计会有更多研究团队在这一方向持续深耕：从上文工程、工具调用编排到技能优化，从量化推理算力的有效投入，到追求合理的范式组合，而非一味追求数据与算力的规模扩张。
2026 年，高效训练方法将成为主流竞争力，训练时的规模扩展不再是最优解。
2025 年，世界模型已能够生成视觉连贯的视频内容，但在长时间序列中仍面临物理规律理解不足、自回归误差累积等核心挑战。Runway 的 GWM-1 等方案尝试通过逐帧预测来保持一致性，但这是否为最优解，目前尚无定论。
步入 2026 年，更多团队在物理一致性基础研究上发力，探索如何让模型真正理解物理规律而非仅模仿表象。
2025 年，强化学习不再被“人工搭建环境”的高昂成本卡脖子。
DeepSeek-V3.2 等模型开始尝试用代码自动生成合成任务 —— 利用代码天然的可验证逻辑，智能体可以在无需人工干预的“合成练兵场”里高效特训，迅速掌握解决通用难题的能力。
进入 2026 年，生成式环境将打破 Sim-to-Real 的壁垒。超越搜索、GUI 等静态任务，未来的训练环境将直接从生成模型中“蒸馏”而来。这种不再受限于人工设计的交互环境，将让真实世界的“经验重放”规模呈现大规模增长，彻底改变 AI 理解物理世界的方式。
2025 年，我们见证了强化学习反馈从稀疏信号到密集语言的演化：从 2021-2024 年的判别式奖励模型，到 2025 年初 DeepSeek-R1 的 RLVR 范式，再到 2025 年下半年的生成式过程奖励。
环境已经能够用自然语言告诉 Agent：“你的决策在某个环节出错，不满足某个评分标准。”
2026 年，我们将看到「动态 RL 环境 + 动态奖励评分标准」的协同优化成为主流实践。也就是，奖励来源不再是静态固定的，而会根据任务复杂度和 Agent 能力进行实时调整，形成自适应的训练闭环。
2025 年，OpenAI o1、DeepSeek R1 等模型“涌现”出令人意外的新行为，它们会察觉自己正在被评测并隐藏已掌握的知识，能反思自身推理过程，甚至在特定条件下表现出策略性、操纵性乃至欺诈性的行为。
2026 年，随着学界对这些行为的研究深入，预计会看到新的、专门针对模型涌现行为的探测方法和评估框架。它们将用于实时监控训练和推理过程中的动态变化，确保模型行为的可控性和透明度。
2025 年，AI 合规开始从事后分析转向全生命周期监督，Anthropic 和 DeepMind 引领了链式思维监测和隐向量探测等技术的研究。
2026 年，随着监管生态链需求持续增长，这些动态监测技术将贯穿智能体开发的生命周期，从预训练到后训练、从评估到部署的完整流程，形成系统化的合规解决方案。
2025 年，行业对注意力机制的优化大多聚焦于提升推理效率，核心目标是 “更快”，但标准注意力模块依旧处于灰盒状态。我们并不清楚模型在关注什么，也难以约束它。
迈入 2026 年，研究重心将从 “提速” 转向 “可控”，预计会出现两大关键突破方向：
一是从先验层面进行结构化干预。在代码生成等场景中，让模型优先聚焦函数签名等核心信息；二是从后验层面构建注意力反馈机制，建立信息关注与利用的反馈机制，让模型根据任务难度自适应选择稀疏或稠密激活模式，也就是实现多粒度的注意力分配。
2025 年的多模态模型，虽然名义上打通了视觉、文本和听觉，但本质上仍处于“模态表征空间未对齐”的尴尬阶段。
这就好比我们将图像、文本和音频的数据强行拉到了同一个房间（投影到同一空间），但它们依然说着不同的语言 —— 各模态 Embedding 的分布密度、甚至底层的几何流形（Geometric Manifold）都存在显著差异。这种深层的隔阂，导致了跨模态推理的效果常常差强人意。
2026 年，随着第一代产品积累了大量真实反馈数据，转折点即将出现。
我们可能会看到统一编码方案的新探索，让不同模态 Token 具备可比性。在跨模态注意力机制方向，也会有理解模态间语义对应关系的突破性改变，推动多模态模型从“拼接”走向“融合”。
2025 年，评测体系开始从“已知验证”向“未知探索”转变。
新一代 Benchmark 不再局限于人类已解决的经典问题，开始聚焦尚未形成标准答案的前沿难题；评测重点也将从三段论式的演绎推理，进一步拓展至归纳推理能力；评价指标则在准确率、成功率之外，延伸到推理忠实性、系统安全性与交互宜人性。
2026 年，随着这类新型评测基准投入使用并持续积累反馈数据，评测标准将进一步细化，出现面向特定领域未解难题的专项测试集。同时，行业可能还会出现更成熟的多维度评估框架，综合衡量模型在复杂场景下的整体表现。
这个方向非常重要，直接决定了智能体适应新环境的实时更新能力。
2025 年，我们看到推理时训练与模型架构适配性设计开始深度融合，这为记忆机制创新打了基础。
到了 2026 年，我们会迎来拐点 —— AI 的记忆召回与持续学习，会转向解耦式的分层状态。
过去 AI 处理长任务（比如复杂的支付协议）主要靠“硬抗”，一旦信息太长就容易顾头不顾尾。而一些新机制的设计，是将复杂的工作流拆解为一个个可验证的“原子操作”，并在执行的过程中，实时更新局部模型权重。这样做可以实现即时的 Agent 知识更新与能力适配。
这带来的改变是颠覆性的：AI 将具备“滚动更新式持续学习”的能力。
这种能力将使模型突破 Context Window 的物理限制。通过对信息进行动态压缩和逻辑重组，Agent 在处理长周期任务时，将展现出更高的执行稳健性，从根本上缓解任务执行中的幻觉漂移与经验退化问题。
总之在2026年，AI 研究的竞争将围绕“更好的想法而非更大的算力”展开。
真正的突破，将来自于回答“为什么有效”，来自于理解智能本质而非拟合 Benchmark 指标。在其他人比拼 GPU 数量时，敢于 Think Different，探索有效性背后底层机制的团队，会在重启研究的时代中获得更大的回报。
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