杨植麟展望AI研发新纪元

3月25日，月之暗面创始人杨植麟在2026中关村论坛年会全体会议上发表演讲。

杨植麟表示，大模型的核心在于将能源转化为智能，规模化是AI发展的关键基础，但规模化并非简单增加算力与能源，而是以提升效率为核心。为此，Kimi从三个方面制定规模化策略：Token（词元）效率、长上下文处理和Agent（智能体）集群，在有限资源中实现智能最大化。

杨植麟指出，有效数据量是有限的，提高Token效率意味着采用更优网络架构与优化器，从相同数据中学习更多智能。同时，Kimi通过自主研发的Kimi Linear架构扩展长上下文能力，使模型在更长输入下获得更低损失函数，支持更长输出与更复杂任务执行。在Kimi最新发布的旗舰模型K2.5中，首次引入了Agent集群技术，突破单一智能体效率限制。

杨植麟还详细介绍了大模型训练的三个阶段演变。他提到，三年前，行业主要依赖互联网自然数据，结合少量人工标注，通过标注判断内容是否符合价值观与偏好。到了2025年，行业更加注重大规模强化学习系统，由人工挑选高质量任务，任务定义仍由人完成，再通过强化学习提升模型效果，编程、数学等领域的性能提升主要来自这一路径。

而在未来几年内，人工智能的研究与开发方式将发生重大变革，越来越多的研究工作将由AI主导。未来每个研究员将拥有海量的Token，AI将自动合成新任务、构建新环境、定义最优奖励函数，甚至自主探索全新网络架构。在这种趋势下，整个AI领域的研发速度将进一步加快。