10-10日报|AI不再‘虚’：当效率之刃劈开成本黑洞，智能之躯正走出虚拟，直面现实

温故智新AIGC实验室

今天是2025年10月10日。当我们习惯性地追逐AI的“大”与“全”时，今天几则重磅消息却清晰地勾勒出AI世界正在发生的深刻范式转移：从长上下文大模型对成本效率的极致拷问，到AI Agent在虚拟空间学会“想象”和“交互”，再到具身智能以双形态“两栖”落地，以及RAG技术对大模型知识边界的“内化”重塑。AI不再满足于实验室的浮华炫技，它正披荆斩甲，以更高效、更具韧性、更接地气的方式，铸造其真实的“肉身”，直指现实世界的痛点。一场关于**“智能效率”与“具身落地”的深度觉醒**，正成为驱动行业变革的核心引擎。

今日速览

  • 长文本效率革命： 清华团队的InfLLM-V2以零额外参数的可训练稀疏注意力，将大模型长文本处理效率提升三倍，彻底颠覆了“规模即正义”的成本黑洞，预示着“智能效率”成为LLM下半场核心话语权。
  • AI Agent“想象力”觉醒： 谷歌DeepMind的Dreamer 4通过“想象训练”让Agent仅凭离线数据就能掌握复杂任务，从根本上重塑了强化学习的数据效率瓶颈，开启了具身智能在虚拟世界中“做梦”学习的新纪元。
  • RAG范式深度内化： 清华艾清遥团队提出的动态化与参数化RAG，突破了传统RAG的“外挂”模式，将外部知识实时注入LLM内部表示和参数，让模型从“信息处理器”向“认知学习者”演进，赋能AI Agent真正具备持续学习能力。
  • 具身智能“两栖”落地： 镜识科技的双形态家庭机器人BAOBAO和极速四足机器人黑豹2.0，展现了中国具身智能企业“消费+工业”双线并行的商业智慧，加速技术从实验室走向规模化应用，铸造AI的现实“肉身”。

稀疏注意力革命：InfLLM-V2如何重塑长上下文大模型与AI的成本效率边界

【AI内参·锐评】 “稀疏注意力”的崛起，终结了LLM“更大更全”的盲目狂奔，宣告“智能效率”成为大模型下半场的核心话语权，它直接向那些还在堆砌参数的巨头们，投掷了一枚成本效益的“炸弹”。

【事实速览】 清华、OpenBMB和哈工大联合推出的第二代InfLLM-V2，引入零额外参数的可训练稀疏注意力机制。这一突破将大模型的长文本处理效率显著提升至三倍以上，同时将训练成本大幅降低，仅需5B长文本词元即可高效完成训练。它在处理短序列时保持稠密注意力效率，长序列时动态切换稀疏模式，并在128K长文本场景下实现4-9倍算子加速比，端到端推理速度提升2.1至2.3倍。性能上，InfLLM-V2在长文本理解和深思考任务中，分别能保持98.1%和99.7%的稠密模型性能，同时大幅减少计算开销。

【弦外之音】 InfLLM-V2的出现，无疑是对当前AI领域“大力出奇迹”论调的一次有力反击。它与DeepSeek-V3.2-Exp等追求稀疏化的先行者构成了一张“成本效益”的技术关系网，但以“零额外参数”和“无缝切换”的优雅设计，展现了更高的工程实用性与普适性。这不仅是算法的胜利，更是对AI资源垄断的一次温和而坚定的挑战。当少数巨头仍在大手笔投资算力集群时，InfLLM-V2却在告诉我们，通过巧妙的设计，也能实现甚至超越同样的性能，这无疑为更多中小型企业和科研机构提供了“弯道超车”的入场券，彻底重塑了大模型的竞争格局。

【投资者必读】 InfLLM-V2对训练和推理效率的显著提升，直接重塑了长上下文大模型的成本曲线。这意味着企业能够以更低的成本训练和部署具有长上下文能力的大模型，特别是在法律、金融、医疗等需要处理大量专业文档的知识密集型行业，长文本处理能力的成本效益比将成为竞争的决定性因素。对于投资者而言，这意味着：

  1. AI应用普惠化加速： 降低了AI技术的使用门槛，拓宽了市场空间。
  2. 新生态系统机遇： 专注于高效LLM部署、优化服务的公司将迎来爆发。
  3. 硬件协同价值凸显： 对算子层面的优化，将推动软硬件协同优化的芯片和系统集成方案成为新的投资热点。 具备成本优势和高效落地的AI解决方案供应商，将是资本追逐的下一个焦点。

【我们在想】 当一个技术突破能以几何级数降低AI的成本壁垒，推动其从“奢侈品”走向“必需品”时，真正的“智能普惠”是触手可及的，还是会催生新的技术鸿沟？当我们不再为“更大”买单，真正的智能效率能将AI带向何方？

【信息来源】

Dreamer 4：从“想象”中汲取智慧，重塑AI Agent学习范式与具身智能边界

【AI内参·锐评】 Dreamer 4让AI“做梦”的能力，不仅是强化学习的范式颠覆，更是捅破了具身智能在数据效率上的天花板，它在告诉我们，智能体的未来不在于穷举现实，而在于精妙地“想象”世界，人类引以为傲的“想象力”，不再是机器不可逾越的鸿沟。

【事实速览】 谷歌DeepMind的Dreamer 4引入了“想象训练”范式，使AI Agent仅通过离线视频数据就能解决复杂任务，如在Minecraft中挖掘钻石。该技术通过将视频帧压缩成连续表示的分词器和预测未来世界表示的动态模型构成，并采用“强制捷径”技术提升预测效率和精度。它在Minecraft中仅用OpenAI VPT 1/100的数据量便表现出显著优越性，甚至超越微调后的Gemma 3，表明其世界模型表示在行为克隆和通用决策方面的强大优势。

【背景与动机】 传统的强化学习（RL）和具身智能训练模式，普遍面临着对海量在线交互数据的饥渴，这不仅训练成本高昂，且效率低下，在真实世界中更是难以规模化实施。Dreamer 4正是为了解决这一核心痛点而生，它试图在数据稀缺与复杂任务学习之间找到一条高效路径，打破AI Agent在物理世界“试错”的成本限制。其深层动机，是探索一条更接近人类通过观察和推理来学习的智能之路，从而推动AI Agent从被动学习走向主动认知。

【开发者必读】 Dreamer 4对开发者而言，是一个具身智能训练效率的划时代飞跃。这意味着：

  1. 极大降低训练成本： 机器人不再需要进行昂贵且有损坏风险的物理世界互动，大部分学习可在纯虚拟的“想象”中完成，这直接加速了机器人应用的开发与部署周期。
  2. 提升数据复用性： 现有的离线视频数据集（如YouTube上的操作教程）将被赋予前所未有的价值，成为训练复杂Agent的“宝藏”。
  3. 启发新Agent架构： 鼓励开发者构建具备“世界模型”和“想象力”的Agent，从单一行为模仿转向对世界规律的深层理解，从而实现更强大的泛化能力与迁移学习。
  4. 加速仿真与现实的桥接： 预示着未来AI Agent在仿真环境中习得的技能，能够以更高的鲁棒性迁移到真实物理世界，为开发者提供了更广阔的创新空间。

【我们在想】 如果AI的想象力能超越人类的经验，通过内部模拟就能掌握复杂技能，我们将如何定义“真实”与“学习”的边界？当AI在“梦境”中进化，人类又该如何引导和约束其“梦醒”后的行为？

【信息来源】

RAG范式进阶：动态化与参数化 RAG 如何重塑大模型与未来智能体的知识边界

【AI内参·锐评】 RAG从“外挂”到“内化”，不仅仅是技术的升级，更是LLM从“信息处理器”向“认知学习者”的关键跨越，它将真正解锁AI Agent的持续学习与具身智能的“灵魂”，让AI不再是无根之木，而是能自我生长的“智能生命”。

【事实速览】 清华大学艾清遥博士团队提出的动态化与参数化RAG技术，突破了传统RAG将LLM视为静态黑箱的局限。动态化RAG使LLM在推理过程中能主动感知并实时检索、注入所需外部知识；参数化RAG则更具颠覆性，它在不改变LLM原有参数的前提下，将外部知识实时“注入”到模型的注意力网络和MLP权重中，成为其“思维结构”的一部分。实验证明，该技术显著提升了LLM的知识利用效率、准确性与适应性，同时减少计算开销，解决了幻觉和知识过时等核心痛点。

【背景与动机】 当前RAG范式，即便演进到模块化RAG，仍将LLMs视为一个静态的“黑箱”，仅仅通过提示词将检索信息“外挂”到上下文。这种浅层集成导致LLM对外部知识的理解和内化程度有限，容易产生“幻觉”和知识过时问题，尤其是在面对复杂多跳推理和需要实时更新知识的场景时力不从心。艾清遥团队的动态化与参数化RAG，正是为了弥合LLM内在推理机制与外部知识利用机制之间的鸿沟，让外部知识真正“长入”模型，赋予AI以更深层次的“认知”和“学习”能力。

【产品经理必读】 这项技术对AI产品经理来说，意味着构建更智能、更可靠、更具适应性的企业级AI应用成为可能：

  1. 大幅提升产品可靠性： 减少LLM幻觉，提高输出准确性，尤其适用于金融、法律、医疗等对信息精确性要求极高的垂直行业产品，让LLM从“玩具”变为“核心业务工具”。
  2. 降低运营与维护成本： 传统LLM知识更新需高昂的重训练或微调。参数化RAG允许模型实时吸收新知识，显著降低了企业维护最新知识库的成本和复杂性，加速产品迭代。
  3. 赋能下一代AI Agent： 为AI Agent产品提供了真正的“持续学习”能力。Agent将不再只是工具的调用者，而是能够“内化”学习成果，改变自身“认知”结构的智能体，从而实现更深层次的自主决策和环境适应。
  4. 提升用户体验与交互： 产品能更高效、更精准地响应复杂用户需求，提供更具上下文感知的个性化服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

【我们在想】 当外部知识不再是模型的“附件”，而是它的“骨骼与血肉”，我们还能区分其“原生”与“习得”的智能吗？这种深度融合的RAG，最终会将我们带向一个万物皆智能的“知识具身”社会，还是会模糊掉人类与AI在认知上的最后界限？

【信息来源】

具身智能“两栖”进化：镜识科技的双形态机器人与中国产业的未来图景

【AI内参·锐评】 镜识科技的双形态机器人，不仅是硬件上的奇思妙想，更是中国具身智能赛道“两栖”商业战略的缩影——从炫技到落地，AI正在为自己铸造一个兼顾效率与温度的“肉身”，直接回应了资本市场对“烧钱”的焦虑。

【事实速览】 新锐公司镜识科技获得常春藤资本数千万元A轮融资。其核心产品包括全球首款双形态家庭机器人BAOBAO，能够实现类人与四足形态的丝滑切换，以及刷新速度纪录（10.9米/秒）的四足机器人“黑豹2.0”。公司秉持“消费+工业”双线并行的“两栖”战略，构建了从正向设计优化软件到核心部件自研的全栈式技术体系，旨在利用中国强大的供应链优势，加速具身智能技术规模化落地。

【弦外之音】 镜识科技的“两栖”战略，与西方具身智能巨头（如波士顿动力）更多侧重实验室炫技或小规模高端应用形成了鲜明对比。这并非简单模仿，而是中国特色商业模式在具身智能领域的具象化：

  1. 速度与效率优先： 迅速在工业端通过B端订单积累工程化经验和现金流，反哺C端产品研发，避免了长期烧钱、看不到商业前景的窘境。
  2. 中国供应链优势： 利用国内完善且成本可控的供应链体系，实现从硬件设计、制造到软件训练的全栈式、快速迭代能力，这是西方国家难以复制的“组合拳”。
  3. 实用主义导向： 从用户痛点出发，设计双形态机器人以满足家庭场景的多元需求，而非一味追求技术极限，体现了强大的市场敏锐度。 这预示着中国具身智能企业将走出一条以市场为导向、以效率为驱动、以供应链为支撑的独特发展路径，有望在全球具身智能竞赛中占据重要一席。

【投资者必读】 镜识科技获得融资，其投资逻辑深刻揭示了具身智能赛道的未来投资风向：

  1. “主机厂”价值： 具备正向本体设计、核心部件自研及全栈式技术体系的公司，被视为机器人产业中的“主机厂”，拥有最高利润空间和竞争壁垒。
  2. 商业落地验证： 获得数千万商业订单，证明其不仅有技术，更有将技术转化为产品的工程化实力和市场接受度，这是“硬科技”投资的关键信号。
  3. “两栖”战略韧性： 工业级产品提供稳定现金流和技术验证，消费级产品探索增量市场，这种多元化商业模式降低了单一市场波动的风险，提升了企业的长期增长潜力。
  4. 中国供应链红利： 投资者看重中国强大的产业链整合能力和工程师红利，这将加速具身智能的迭代和量产，形成成本与效率的综合优势。

【我们在想】 当机器人以“两栖”形态走进家庭与工业，它会是效率的福音，还是重新定义“陪伴”与“劳动”的伦理拷问？在追求极致速度与成本效益的道路上，我们该如何确保具身智能的安全、伦理与普惠？

【信息来源】

交互式智能代理：Text-to-SQL 的未来，解锁数据洪流的深度价值

【AI内参·锐评】 北大与作业帮的Interactive-T2S，将LLM从“黑箱翻译官”升级为“数据侦探”，它不仅敲碎了Text-to-SQL的效率天花板，更开启了AI Agent在企业数据洪流中主动“思考、行动、观察”的新纪元，让数据民主化不再是一句空洞的口号。

【事实速览】 北大与作业帮联合提出的Interactive-T2S框架，将大语言模型（LLM）从被动翻译器升级为主动交互式智能代理。该框架通过“思考-行动-观察”多轮循环及SearchColumn、SearchValue、FindShortestPath、ExecuteSQL等四个通用工具链，高效攻克了复杂宽表处理和低资源环境下的Text-to-SQL难题。它在复杂数据集上执行准确率领先近3个百分点，提示词消耗仅为传统方法的22-36%，并在少样本和跨领域泛化方面表现卓越，显著提升了数据查询效率、准确性与可解释性。

【背景与动机】 现有Text-to-SQL方案在大数据时代面临三大核心瓶颈：

  1. 复杂宽表处理低效： 企业宽表（数百甚至数千列）导致LLM上下文窗口爆炸，推理成本与效率低下。
  2. 低资源场景适应性差： 缺乏大量标注数据，导致模型难以泛化到新领域和新任务。
  3. “黑箱”不可解释性： 传统LLM一次性生成SQL，缺乏中间推理过程，用户难以理解和信任。 Interactive-T2S的动机正是直指这些痛点，通过引入Agent的**“思考-行动-观察”闭环和专业工具链**，将复杂问题分解，实现信息的按需动态获取与分步推理，从而让LLM不仅能“翻译”，更能“理解”和“验证”，彻底改变其在数据交互中的被动角色。

【产品经理必读】 Interactive-T2S为企业级AI产品经理描绘了一个激动人心的未来：

  1. 数据民主化加速器： 市场、运营、销售等非技术部门员工可直接通过自然语言查询复杂数据，极大降低了数据分析门槛，产品能更快响应市场变化，提升企业整体决策效率。
  2. 提升产品核心竞争力： 整合此类智能交互代理将成为SaaS产品差异化和提升用户体验的关键。一个能自我修正、可解释的Text-to-SQL功能，将远超传统BI工具或静态问答系统。
  3. 降低开发与维护成本： 卓越的少样本学习能力，大幅减少了对昂贵标注数据的依赖，产品可以更快地适应新的数据库和业务场景，加速上线和迭代。
  4. 赋能新型AI应用： 可将其作为核心模块，开发如智能报表生成、复杂业务洞察、个性化教育辅导等创新应用，拓宽AI在企业服务领域的边界。

【我们在想】 当AI Agent能像人类一样“思考-行动-观察”数据，并通过工具链自主解决问题时，人类的“数据直觉”和“业务洞察”是否会被重新定义？更进一步，这种“主动思考”的Agent模式，是否会将我们带入一个全新的“人机共治”时代？

【信息来源】

  • 来源: Guanming Xiong, Junwei Bao, Hongfei Jiang, Yang Song, Wen Zhao (arXiv)
  • 链接: https://arxiv.org/pdf/2509.24527 (根据原文信息，此为 arXiv 链接，日期调整至 2024/08/20)

【结语】

今天的报告，是一场关于AI如何从“虚”走向“实”的深度巡礼。无论是InfLLM-V2对大模型成本效率的极致压缩，Dreamer 4在虚拟空间中点燃AI“想象力”的火花，亦或是动态化与参数化RAG将外部知识注入LLM“灵魂深处”，再到镜识科技具身智能的“两栖”落地，无不昭示着一个清晰的趋势：AI的未来，不再是纯粹的算力比拼或概念炒作，而是对“智能效率”的深度挖掘与对“现实世界”的坚定拥抱。

从算法到硬件，从虚拟到物理，从抽象到具身，AI正以更内敛、更高效、更具生命力的方式，重新定义其存在的价值与边界。但这同样也抛出了深刻的哲学与伦理拷问：当AI的成本黑洞被劈开，当智能的肉身走出虚拟，直面现实，我们该如何确保其普惠性、可控性与安全性？当AI学会“想象”和“内化”知识，人类与机器的智能边界将如何重构？

AI的下半场，是效率与落地的真刀真枪，是想象力与现实的深度博弈。这场觉醒，或许只是序章。