AI行业正在进入第二阶段。
AI 的第一阶段由算法突破驱动，比如反向传播、卷积网络、Transformer 等，成就了基础模型、算力和数据标注领域的巨头。
但未来的第二阶段，将从“能解决问题”转向“定义并衡量问题”。
正如 OpenAI 的姚舜宇所言：
“人工智能的下半场，将从解决问题转向定义问题。”
在第二阶段，大型实验室不再只追求基准测试的分数，而是构建能与真实世界有效交互的 AI。同时，企业应用也从POC（概念验证）走向生产部署阶段。
所有这些转变都为新一波基础设施工具的涌现奠定了基础——它们不仅注重规模或效率，更致力于将人工智能融入运营环境、实际经验和持续学习。以下是一些示例：
通过Fleet、Matrices、Mechanize、Kaizen、Vmax和Veris等平台
进行强化学习环境和任务管理，
因为人类生成的标记数据已不足以实现生产级人工智能；
新颖的评估和反馈框架，例如Bigspin.ai、Kiln AI和Judgement Labs，
可实现连续且具体的反馈循环；
复合人工智能系统不仅关注原始模型的能力，还结合了
知识检索、记忆、规划和推理优化等组件；
我们正处于这一转变的开始阶段：
从作为概念证明的人工智能到作为嵌入现实世界经验的问题定义和自适应系统的人工智能。
Rich Sutton 的《惨痛教训》提醒我们：
历史上AI最大的进步往往源于对计算和通用学习的利用，
而不是依赖人工设计特征或启发式算法。
进入第二幕后，实践者需要在现实业务中嵌入上下文、理解与领域知识，但究竟哪些技术能在效率与可扩展性之间找到最优平衡，仍是悬而未决的未知数。
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