暴跌漩涡中，软件选择主动被大模型“吞噬”
暴跌漩涡中，软件选择主动被大模型“吞噬”2011年，Marc Andreessen写下“软件正在吞噬世界”。2026 年，Fortune用了一句话总结当前局面：“那个吃掉世界的东西，正在被吃掉。 ”
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9633 点击 2026-05-12 14:31
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2011年，Marc Andreessen写下“软件正在吞噬世界”。2026 年，Fortune用了一句话总结当前局面：“那个吃掉世界的东西，正在被吃掉。 ”
以 DeepSeek-R1、OpenAI GPT Thinking 为代表的大型推理模型，通过长达数千 token 的「思维链」在各类复杂推理任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型普遍存在一个核心问题，即过度思考（overthinking） ：
随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型（LLM），人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具，也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
当 AI 开始加速 AI，模型公司的迭代周期正在被进一步压缩，模型公司开始进入“月更时代”。
快手计划分拆旗下视频生成大模型业务可灵 AI，以 200 亿美元估值融资——截至今天港股收盘，整个快手公司目前的市值不到 290 亿美元。可灵当前的年化收入（ARR）已经达到 5 亿美元，已比春节前翻倍。
如果你让大模型给林黛玉找一个外国文学里的平替，它能给出令人信服的答案吗？这个脑洞的背后其实是当下人工智能最核心的软肋——“类比推理”能力。
机器人拉个拉链，到底需不需要“脑子”？
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
当多模态大语言模型（MLLMs）在面对科学、技术、工程和数学（STEM）领域的视觉推理题时频频「翻车」，一个根本性的问题摆在了所有研究者面前：大模型做不出理科题，究竟是因为「脑子笨」（推理能力受限），还是因为「眼神差」（视觉感知缺陷）？
大模型常因只关注当前预测而显得短视。Next-ToBE通过调整训练目标，让模型在每一步预测时兼顾未来token分布，从而提升整体推理能力。