AI领域正从单纯依赖“规模化法则”转向深层次“研究时代”，Ilya Sutskever强调通往AGI需补齐“情绪价值函数”和泛化能力等关键拼图。这一范式转向伴随着对AI投资泡沫、就业冲击的激烈争论，预示着技术、商业和社会结构将经历一场深刻的重构，并促使我们反思智能的本质与人类的未来定位。

Ilya Sutskever宣告AI“扩大化”时代终结，指出当前模型泛化能力不足是核心瓶颈。他提出以“价值函数”和“持续学习”为核心的新研究范式，旨在打造如“超级学徒”般、能自主适应真实世界的智能体，并强调其对齐与社会影响需前瞻性考量。

前OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克沃宣告AI的“规模化时代”终结，呼吁行业回归对泛化能力的“真正的研究”，以突破当前大模型瓶颈。他提出的“算力悖论”强调理论突破才是关键驱动力，而非无限堆叠计算资源，并预示着未来AI竞争将转向“软硬一体”及以思想和品味为核心的新范式，同时对AGI的本质和AI对齐的伦理目标提出了深刻的哲学思辨。

伊利亚·苏茨克维，这位OpenAI的联合创始人兼前首席科学家，如今在SSI公司开辟新径，预言AGI将在5到20年内降临。他深刻批判了AI发展的“规模化”时代已终结，呼吁回归以“价值函数”和“泛化能力”为核心的研究时代，并提出构建“关心有情生命”的超级智能，以确保未来AI的安全与对齐。他的独特愿景和研究品味，正在引领AI探索一条不同寻常的路径。

OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever宣告AI“Scaling时代”已终结，预示着行业将从单纯的算力与数据竞赛转向深层概念创新与基础研究。他强调当前模型泛化能力的不足，并提出引入“情绪价值函数”以实现类人直觉学习的重要性，同时重新定义AGI为具备持续学习能力的心智，并呼吁构建关爱所有感知生命的鲁棒对齐AI。

前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever提出，AI正从单纯依靠规模扩张的“扩展时代”转向需要创新训练范式的“研究时代”，因为当前AI模型缺乏人类内在的“价值函数”（情感与直觉）导致的泛化能力不足是核心瓶颈。他创立SSI旨在探索构建一个能持续学习、并关爱有感知生命的“安全超级智能”，预示着未来AI发展将回归基础研究，并通过逐步部署平衡技术进步与社会安全。

具身智能领域正经历关键转折，中美两国公司纷纷开源大模型，加速推动机器人向通用化、智能化迈进，力图实现“GPT-3时刻”的突破。尽管面临数据、硬件和评价体系的重重挑战，以及中美在发展路径上的差异，但业界普遍认为，随着模型能力提升和成本下降，通用型家用机器人在5-10年内有望实现有限落地，预示着一场深刻的技术与社会变革。

阿里云针对大模型Agent在智能运维中“泛化难”的核心痛点，构建了一套涵盖云原生应用运行态、具备详尽故障注入机制的高质量评测体系。这一创新不仅为Agent从演示走向生产提供了可验证的方法论，更作为产业基石，加速了企业级AI Agent的部署与标准化，并预示着未来AI Agent将走向更成熟、自主的系统，深刻影响软件工程与IT基础设施的演进。

金鱼损失通过在训练损失计算时随机且一致地剔除部分tokens，有效解决了大语言模型（如LLaMA-2）的过度记忆化问题，显著降低了内容复现风险，同时保持了模型在下游任务上的高性能。这一创新不仅为大模型商业化部署扫清了知识产权和隐私合规障碍，更引领AI从单纯的“死记硬背”走向更具泛化能力和原创性的“理解式”学习，重塑了AI智能的边界。

最新GPT-5在基础任务上的“翻车”暴露了当前大模型在泛化和逻辑推理上的深层局限，挑战了依靠规模扩张实现通用人工智能（AGI）的路径。这促使行业专家呼吁转向神经符号等混合AI范式，预示着未来AI发展将更加注重技术可靠性、可解释性，并可能重塑产业投资方向与社会对AI的预期。

复旦大学肖仰华教授深入探讨了具身智能迈向“涌现”的挑战，指出与生成式AI相比，具身智能在数据量和泛化能力上仍有显著差距，且其对生产力的提升作用受制于安全和伦理考量。他强调，AI的发展重心正从大规模数据与算力转向数据质量和算法策略，并呼吁在AI时代建立合理应用准则、革新教育体系，以防止人类心智退化并重塑人类价值。

由前智源研究院核心团队创立的北京智在无界科技有限公司获得联想之星和智谱Z基金等数千万元投资，旨在开发通用人形机器人大模型。该公司通过创新性地利用互联网人类视频进行预训练，并结合自学习框架，致力于解决具身智能领域长期存在的数据稀缺和泛化能力不足的难题，为人形机器人走向商业化应用铺平道路。