阶跃星辰姜大昕：AI未来何在？自主学习与Agent或成新篇章

阶跃星辰CEO姜大昕：通用人工智能正加速走来

在2月21日举办的生态开放日上，阶跃星辰创始人兼CEO姜大昕发表演讲，分享了他对通用人工智能（AGI）发展的见解。阶跃星辰这家成立仅两年的大模型公司，由微软前高管姜大昕创立，并获得了包括上海国资、腾讯在内的多家知名投资机构的支持。

姜大昕回顾道，十年前，AGI还只是一个遥不可及的梦想。但如今，随着大模型的飞速进步，越来越多的人开始相信，AGI的实现已为期不远。阶跃星辰自成立之初，就制定了实现AGI的明确路线图，该路线图分为模拟世界、探索世界和归纳世界三个阶段。

在模拟世界阶段，阶跃星辰主要通过模仿学习来训练模型，目标是掌握各种模态的表征。姜大昕指出，下一步是培养模型解决复杂问题的能力。他提到，人脑解决复杂问题时，会启动系统2的模式，通过问题拆解不断探索。为了让模型也能学会这种探索过程，阶跃采用了强化学习的方法，正如AlphaGo和最近大火的DeepSeek所采用的。

然而，姜大昕认为强化学习并非AI的终点。AI的下一个重大突破将是机器能够自主学习，主动发现物理规律。他赞赏DeepSeek开源其模型，为AI社区做出了巨大贡献，并表示阶跃星辰也受到了启发，近期发布了两款开源的多模态大模型——一款是300亿参数的文生视频模型，另一款是1300亿参数的语音模型Step Audio。姜大昕希望通过这两款模型的开源，推动开发者创造出更多样化的应用。

姜大昕还透露，阶跃星辰正在研发推理模型Open-Reasoner-Zero，其效率相比DeepSeek-R1-Zero可达25倍。他表示，将开源实验结果、代码数据及论文，以推动AI领域的进一步发展。

在视觉推理模型方面，姜大昕认为，与文本一样，视觉在遇到复杂问题时，也需要慢思考和思维链的能力。他指出，如何将强化学习的方法引入视觉领域，实现慢思考，是当前的前沿问题。

关于大模型的应用发展，姜大昕强调，Agent正逐渐成为海内外公认的AI超级应用。Agent能够自主帮助人类完成复杂任务，具有自动和主动两大特点。自动意味着在执行任务时尽可能减少或无需人类干预；主动则指Agent能够观察用户环境，主动发起或完成任务。

姜大昕解释，Agent之所以在眼下这个时间点变得火热，是因为其爆发需要两个必要条件：多模态能力和慢思考能力。这两个能力在2024年都已实现。多模态能力使Agent能更好地理解和感知世界，从而更好地理解用户任务。而强大的推理能力，即慢思考能力，则能提高任务完成率和效率。

姜大昕认为，目前机器的思考能力仍较弱，只能思考几十秒至几分钟。但随着模型能力不断增强，机器思考的时间将越来越长，这意味着距离AGI的目标将越来越近。

展望未来，姜大昕预测，未来将会出现不同形态的Agent，每台终端设备都将配备一个Agent。这些Agent的能力将从简单任务、组合任务、复杂任务，逐步升级到主动发起任务和最后的情感陪伴。