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\begin{document}

\begin{titlepage}
\centering
{\Large 访谈笔记\par}
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\end{titlepage}

\tableofcontents
\newpage

%% --- 正文内容开始 --- %%

\section{攀登无尽的雪山：AI 创业的心路}

\subsection{从"向延绵而未知的雪山前进"到"Beginning of Infinity"}

杨植麟是月之暗面（Moonshot AI）创始人兼 CEO。时隔一年（2025年7月），再次接受访谈时，他用《无穷的开始》（\textit{The Beginning of Infinity}）的哲学来描述自己的感受：

\begin{importantbox}{问题不可避免，但问题可以解决}
David Deutsch 在《无穷的开始》中提出两句核心命题：
\begin{enumerate}
    \item 问题是不可避免的（Problems are inevitable）
    \item 问题是可以解决的（Problems are soluble）
\end{enumerate}
研发 AI 的过程恰好体现了这一哲学：解决了强化学习的很多问题，就面临评估、验证等新问题；解决了预训练效率问题，又面临 Agent 泛化问题。每次解决一个问题，技术就再攀登几百米，同时看到新的问题。
\end{importantbox}

杨植麟认为，AGI 可能不是某一级台阶，而是一个方向。今天的 AI 在很多领域已经比 99\% 的人类做得更好——在某种意义上可以视为部分 AGI。但很难说某个时间点突然达到 AGI，它更像是持续攀登的过程。

\begin{knowledgebox}{雪山可能没有尽头}
杨植麟表达了一个乐观的观点：他希望这座雪山一直没有尽头——"所谓的 Beginning of Infinity 就是这个意思，它可能是一座无限的山"。而且到某个阶段，可能不再是人类在爬，而是用 AI 来攀登——比如用 K2 模型来参与模型训练、数据处理相关的工作。AI 正在成为"人类文明的放大器"。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

AI 创业是一个持续解决问题、又发现新问题的过程。AGI 不是一个终点，而是一个方向。AI 正在从工具演变为研发过程中的参与者。


\section{过去一年全球大模型的范式级变化}

\subsection{第一个范式：强思考的推理模型}

以 O1 为代表的基于强化学习的推理模型（Reasoning Model），是过去一年最重要的技术突破之一。

\begin{importantbox}{推理模型的本质：猜想-验证循环}
推理模型的核心能力是"反思"（Reflection），它本质上包含两种能力：
\begin{enumerate}
    \item \textbf{提出猜想}：在解决问题过程中不断提出新的假设
    \item \textbf{自我验证}：对每个猜想进行隐式的验证，判断对错
\end{enumerate}
通过多次"猜想→验证→新猜想→再验证"的循环，模型可以将 Pass@2 的问题变成 Pass@1——本质上是等价地尝试了多次。这与人类做科研、解题的过程非常相似。
\end{importantbox}

杨植麟将这种推理模型形象地比喻为\textbf{"缸中之脑"}——它不需要与外界交互，只是在自己的大脑中思考，就能通过猜想-验证循环解决问题。

\begin{knowledgebox}{串行 vs. 并行采样}
推理模型的有效工作方式主要是串行的——每次猜想基于前一次的结果。虽然也可以搭配并行策略（同时采样多个方案），但最近的研究表明，串行的上限通常更高。这与月之暗面的实验结论一致。
\end{knowledgebox}

\subsection{第二个范式：Agent 强化学习}

与推理模型的"缸中之脑"不同，Agent 模型通过多轮交互与外界环境进行互动：

\begin{itemize}
    \item 边思考边执行操作（搜索、浏览器、写代码等）
    \item 通过多轮方式解决问题
    \item 下一步行为取决于外界反馈和状态更新
\end{itemize}

\begin{importantbox}{两种 Test-Time Scaling 的统一}
推理模型和 Agent 模型都指向同一个核心概念——\textbf{Test-Time Scaling}：
\begin{itemize}
    \item \textbf{推理模型}：Scale 单轮内的思考 Token 数量（更多的内部推理）
    \item \textbf{Agent 模型}：Scale 多轮交互的轮次数量（更多的外部交互）
\end{itemize}
两者都是在推理时投入更多计算资源来完成更复杂的任务。传统对话模型可能只输出几百个 Token，而推理/Agent 模型可以花费数小时、消耗大量 Token 来完成复杂任务。
\end{importantbox}

\subsection{Claude vs. OpenAI 的技术路线差异}

\begin{knowledgebox}{Reasoning 和 Agent 不必然是线性依赖}
杨植麟指出一个有趣的观察：Claude 的模型在 Reasoning 基准上表现并不突出，但在 Agent 任务上表现非常好。这说明：
\begin{itemize}
    \item Reasoning 和 Agent 对应两种不同的 Test-Time Scaling 维度
    \item 两者在研发上不是必然的先后顺序
    \item 但要达到 Agent 的最高水平，最终仍需要很强的 Reasoning 能力
\end{itemize}
Claude 可能更多投入在 Agent（多轮交互）方向，OpenAI 更多投入在 Reasoning（深度思考）方向。不同的技术路径会导致短期产品差异，但长期来看两者都不可或缺。
\end{knowledgebox}

\subsection{第三个趋势：模型公司做一方产品}

\begin{importantbox}{正向设计 vs. 逆向工程}
杨植麟区分了两种产品开发方式：
\begin{itemize}
    \item \textbf{第三方逆向工程}：基于现有基础模型，通过设计腳手架、工具、System Prompt 来逆向工程模型的训练过程，找到最佳的使用方式（如 Manus 等）
    \item \textbf{一方正向设计}：模型公司先设计好工具和 Context Engineering 方法，然后在这个环境中训练模型，使模型天然在自己的环境中表现最好（如 Claude Code、ChatGPT Agent）
\end{itemize}
第二种方式的上限可能更高，因为可以更好地整合工具和模型，端到端地做训练。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

过去一年的三大范式级变化：(1) 推理模型（缸中之脑式的猜想-验证循环），(2) Agent 模型（与外界多轮交互），(3) 模型公司做一方产品。推理和 Agent 是两种 Test-Time Scaling 维度，最终需要结合。


\section{OpenAI L1-L5 分级的再思考}

\subsection{五个层级的含义}

OpenAI 定义了 AI 能力的五个层级：L1 ChatBot → L2 Reasoning → L3 Agent → L4 Innovation → L5 Organization。

\begin{importantbox}{层级之间不是线性关系}
杨植麟对 L1-L5 的关键洞察：
\begin{enumerate}
    \item 这五个层级并不完全是串行的——有些能力是并行发展的
    \item Agent 的上限取决于 Reasoning 能力，但 Agent 不必等 Reasoning 完全成熟才能开始
    \item Innovation 的标志是"模型参与模型开发"——比如 K2 参与 K3 的开发
    \item Organization 的雏形已经出现——Multi-Agent 系统中不同 Agent 承担不同角色
\end{enumerate}
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{用 L4 的技术解决 L3 的问题}
一个有趣的循环依赖：要解决 Agent 泛化问题（L3），可能需要 Innovation（L4）的技术——即用 AI 来训练和对齐 AI。这说明这些层级之间存在复杂的交互关系，而非简单的顺序依赖。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

L1-L5 是几个重要的技术里程碑，但并非严格的线性关系。Reasoning 和 Agent 是 Innovation 和 Organization 的前提，但它们之间存在复杂的相互依赖。每个层级的能力都会持续提升，没有明确的"封顶"。


\section{K1.5 到 K2：月之暗面的技术演进}

\subsection{K1.5：强化学习技术验证}

K1.5 主要是强化学习技术路线的验证——月之暗面是较早在这条路线上投入的团队。关键发现：

\begin{importantbox}{端到端 Reward 胜过 Process Reward}
K1.5 的重要技术发现：不太需要 Process Reward Model（PRM）或 Value Function。直接使用端到端的 Reward 就可以把训练做得非常好。Process Reward 在训练过程中甚至可能有副作用。这在早期并不是非常明确的结论。
\end{importantbox}

\subsection{K2：追求更好的基础模型}

K2 的设计目标有两个核心方向：

\subsubsection{方向一：Token Efficiency——把每份数据的价值最大化}

\begin{importantbox}{为什么 Token Efficiency 比 Compute Efficiency 更重要}
高质量数据的增长非常缓慢——可以近似看作一个常数（如 30T 高质量 Token）。在这个约束下：
\begin{itemize}
    \item \textbf{Compute Efficiency}（训练更快）：虽然有价值，但不能提升智能上限——你只是更快地训练完同样的数据
    \item \textbf{Token Efficiency}（学得更好）：同样的数据，模型吸收得更多、压缩率更高、loss 降得更快——直接提升智能上限
\end{itemize}
\end{importantbox}

月之暗面通过三种方式提升 Token Efficiency：

\begin{enumerate}
    \item \textbf{Muon 优化器}：基于矩阵正交化的新优化器，取代使用了 10 年的 Adam。在 Compute Optimal 条件下，Token Efficiency 提升约 2 倍——等于学 1 份数据相当于 Adam 学 2 份
    \item \textbf{更大的稀疏度}：通过更大的稀疏度加入更多参数，参数越多，同样数据的吸收效果越好
    \item \textbf{数据 Rephrase}：对高质量数据进行改写，使同一份数据以不同形式被多次学习，提升泛化性
\end{enumerate}

\begin{knowledgebox}{Muon 优化器的技术背景}
Muon 优化器由 Keller 提出，核心思想是不把矩阵中的每个参数元素独立考虑（如 Adam 那样），而是考虑参数之间的依赖关系（dependency），通过矩阵正交化的方式实现更高效的学习。

月之暗面的贡献是将 Muon 在大规模语言模型上实际落地。早期通过 Moonlight 项目首次在一定规模的语言模型上验证，后续进一步 Scale 时发现新问题（如 MaxLogit 爆炸），通过提出新的 Clipping 方式解决。
\end{knowledgebox}

\begin{warningbox}{数据改写不等于简单复制}
单纯重复学习同一份数据会导致过拟合和泛化问题。改写的关键是引入"新的熵"——使改写后的数据在保留核心知识的同时具有一定的多样性，从而提升泛化能力。但改写方式的选择至关重要，如何引入新的信息熵仍是活跃的研究方向。
\end{warningbox}

\subsubsection{方向二：Agentic 能力与泛化}

\begin{importantbox}{Agent 泛化是当前最大挑战}
对于 Agentic 模型，当前最大的挑战是\textbf{泛化}：
\begin{itemize}
    \item 现有 RL 技术的局限：训练任务和评价指标往往是单点的（如只训练 SWE-Bench）
    \item 指标提升不代表泛化提升：SWE-Bench 分数提高，不意味着模型在其他代码任务上也好
    \item Agent 的泛化问题比对话模型更严重
    \item Benchmark 不够用或已失效
\end{itemize}
\end{importantbox}

杨植麟认为可能的解法是"用 AI 训练 AI"：让模型参与到自身的训练和对齐过程中，用更 AI-Native 的方式提升泛化性。

\subsection{K2 的研发过程}

\begin{itemize}
    \item 技术积累从一年前开始（Muon 优化器等技术需要长周期的 Scaling 实验验证）
    \item K2 本身的训练周期并不长，但前置的技术准备需要大量时间
    \item 遇到的主要挑战：Muon 优化器在大规模训练时出现 MaxLogit 爆炸问题（小规模实验中无法复现）
    \item 研究团队和训练团队是同一个团队——因为训练中的问题需要深入理解底层技术才能解决
\end{itemize}

\subsection{本章小结}

K1.5 验证了端到端 Reward 的强化学习路线。K2 聚焦两个方向：(1) Token Efficiency（Muon 优化器 + 稀疏度 + 数据改写），(2) Agentic 泛化能力。Agent 泛化是当前最大瓶颈，可能需要用 AI 训练 AI 来突破。


\section{Agent 的定义与未来}

\subsection{Agent 的两个核心特征}

\begin{importantbox}{Agent = 多轮 + 工具}
杨植麟对 Agent 的定义简洁而本质：
\begin{enumerate}
    \item \textbf{多轮}（Multi-turn）：可以进行多次交互，这是 Test-Time Scaling 的一种方式，使模型能完成复杂任务
    \item \textbf{工具}（Tool Use）：连接大脑与外部世界的方式——搜索引擎连接互联网，代码能力连接数字世界的一切自动化
\end{enumerate}
\end{importantbox}

\subsection{通用性是 Agent 最缺的能力}

\begin{importantbox}{从通用 Agent 到垂直应用}
如果 Agent 有足够好的泛化能力，就不需要大量的垂直 Agent：
\begin{itemize}
    \item 通用 Agent 只需接入不同的工具（定制数据库、定制 API、定制文档接口等），就能完成垂直领域任务
    \item 但当前 Agent 最缺的正是这种泛化能力——能否泛化到训练中没有见过的工具和环境
    \item Benchmark 过拟合是一个风险：刷几个 Benchmark 的分数，不代表真实场景的泛化能力
\end{itemize}
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{Agent 的目的不是模拟人}
杨植麟指出一个重要的区分：Agent 的目的是通用（General Purpose），而不是模拟人。人类也是通用的（Universal Constructor），Agent 的行为方式与人类相似只是一个巧合结果——就像飞机的设计目的是交通工具，不是为了像鸟一样飞。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

Agent 的两个核心特征是多轮交互和工具使用。当前最大挑战是泛化能力——能否在没见过的工具和环境上表现良好。Agent 的目标是通用智能，不是模拟人类行为。


\section{Scaling Law 与模型架构}

\subsection{预训练 Scaling 的新瓶颈}

\begin{warningbox}{高质量数据接近常数}
高质量训练数据的增长速度远慢于算力增长：
\begin{itemize}
    \item 高质量文本数据量可以近似看作常数
    \item 多模态数据无法有效提升文本的"智商"
    \item 这使得 Token Efficiency 成为比 Compute Efficiency 更重要的优化方向
\end{itemize}
\end{warningbox}

\subsection{Muon 优化器：突破 Adam 的 10 年统治}

Adam 优化器统治了深度学习训练领域近 10 年。Muon 优化器通过考虑参数之间的矩阵结构依赖关系，实现了约 2 倍的 Token Efficiency 提升：

\begin{itemize}
    \item Adam：独立考虑每个参数元素，忽略参数间的结构关系
    \item Muon：考虑矩阵参数间的 dependency，通过正交化方式优化
    \item 效果：30T 高质量 Token 的学习效果等价于 Adam 学习 60T Token
\end{itemize}

\subsection{RL Scaling 的发现}

\begin{knowledgebox}{强化学习中的 Curriculum 设计}
在 Agent 训练中，不能一上来就让模型解决最难的任务（如证明未解数学猜想），否则 Sample Efficiency 极低。更好的方式是：
\begin{itemize}
    \item 使用中等难度的任务进行训练
    \item 逐步提升难度（爬山过程）
    \item 搭配好的 Sampling 策略
\end{itemize}
这本质上是一个 Curriculum Learning 的过程。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

预训练 Scaling 的新瓶颈是高质量数据的有限性。Muon 优化器通过矩阵正交化突破 Adam 的 10 年统治，实现 2 倍 Token Efficiency 提升。RL 训练需要 Curriculum 设计来保证 Sample Efficiency。


\section{模型训练的评估困境}

\subsection{Benchmark 失效与 Agent 泛化}

\begin{warningbox}{Benchmark 过拟合的风险}
当前 Agent 领域面临严重的评估问题：
\begin{itemize}
    \item 可用的 Agent Benchmark 数量有限
    \item 刷高 Benchmark 分数不代表真实能力——很多时候是对特定任务的过拟合
    \item 用户在 OOD（Out-of-Distribution）场景的体感与 Benchmark 分数脱节
    \item "种瓜得瓜、种豆得豆"——训练什么就提升什么，但泛化有限
\end{itemize}
\end{warningbox}

\subsection{评估困境的根源}

杨植麟认为，评估困境的根源是：

\begin{enumerate}
    \item 强化学习最终依赖于好的评估/验证——数学题和有 Test Case 的编程可以自动验证，但复杂的端到端任务很难找到好的评估方式
    \item 模型能力提升带来的新问题：任务复杂度增加，评估方式需要跟上
    \item Agent 任务的长尾分布特性：难以覆盖所有真实场景
\end{enumerate}

\subsection{本章小结}

Benchmark 失效和 Agent 泛化不足是当前最突出的评估困境。根源在于复杂任务难以自动验证，以及训练分布与真实使用场景之间的 Gap。用 AI 参与评估和训练（AI 训练 AI）可能是突破方向。


\section{一方产品 vs. 第三方生态}

\subsection{两种产品范式}

\begin{importantbox}{模型公司做一方产品的逻辑}
\begin{itemize}
    \item \textbf{第三方范式}：给定一个模型，逆向工程最佳的使用方式（System Prompt、工具设计、Context Engineering），本质是去拟合模型的训练分布
    \item \textbf{一方范式}：先设计好工具和环境，然后在这个环境中训练模型。模型天然在自己的环境中表现最好，无需逆向工程
\end{itemize}
Cloud Code 和 ChatGPT Agent 都是一方产品的代表。月之暗面目前仍以模型为主线，但认为一方产品将是重要趋势。
\end{importantbox}

\subsection{本章小结}

一方产品通过正向设计环境+训练模型，上限更高；第三方产品通过逆向工程模型使用方式，灵活但受限于模型训练分布。未来两种范式将共存互补。


\section{从 K2 到下一代 Agent：哪些问题最难}

\subsection{Token Efficiency 与系统约束}
访谈里一个非常明确的判断是：未来大模型竞争不只是 ``谁的 compute 更大''，而是谁能更高效地消化高质量 token。杨植麟把 Muon 优化器、数据改写、合成数据、测试时扩展能力都放在同一张图里，本质上是在回答一个问题：当高质量训练数据越来越稀缺时，怎样让每个 token 产生更高回报。

\begin{importantbox}{为什么 Token Efficiency 比表面上的 Compute Efficiency 更关键}
\begin{itemize}
    \item 真正高价值的数据本来就少，不能指望无限堆数据解决问题；
    \item Agent 任务训练代价更高，因为还要支付 rollout、tool use、环境执行和评估成本；
    \item 如果 token 利用率不高，即便算力更大，也会在高质量数据瓶颈前停下来。
\end{itemize}
\end{importantbox}

\subsection{K2 之后的三道硬门槛}
如果把访谈里的判断压成更工程化的表述，K2 之后至少还有三道门槛没有真正跨过去：第一是 Agent 泛化，第二是评估体系，第三是系统级闭环。

\begin{table}[H]
\centering
\begin{tabular}{p{2.8cm}p{4.2cm}p{4.5cm}}
\toprule
\textbf{门槛} & \textbf{访谈中的判断} & \textbf{为什么难} \\
\midrule
Agent 泛化 & Benchmark 分高不代表真实场景能做对 & 任务分布长尾，训练分布与实际使用不一致 \\
评估体系 & 复杂端到端任务缺少自动验证方式 & 没有稳定 verifier，就很难高质量做 RL \\
系统闭环 & 一方产品更容易把环境与训练绑在一起 & 第三方生态要靠逆向工程拟合模型训练分布 \\
\bottomrule
\end{tabular}
\caption{K2 之后真正困难的部分，不是 ``会不会做演示''，而是如何稳定扩展到真实任务}
\end{table}

\begin{warningbox}{最容易被低估的不是模型能力，而是评估成本}
访谈里对 Benchmark 的批评非常尖锐：Agent 任务不像数学题或有 test case 的代码任务，很多真实工作没有天然标准答案。没有可靠评估，就无法稳定做强化学习；没有强化学习，就很难把长链路能力内化进模型。这是 Agent 迭代速度慢于外界想象的重要原因。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}
如果说 K2 代表了模型能力的一次向前推进，那么下一阶段真正决定天花板的，将是 token 效率、可靠评估和系统化产品闭环。也正因此，杨植麟在整场访谈里始终把 ``模型''、``数据''、``评估''、``产品'' 放在同一张图里讨论。

\subsection{对组织与产品团队的启示}
这场访谈对研究团队之外也有直接启发。如果未来一方产品会越来越重要，那么组织形态也会跟着变化：模型团队不能只负责训练，产品团队也不能只负责包一层 UI，双方都需要理解工具环境、评估闭环和用户真实任务。

\begin{knowledgebox}{为什么一方产品路线会倒逼组织重构}
\begin{itemize}
    \item 做一方产品意味着环境设计、模型训练和产品交互需要同步规划；
    \item 如果组织仍按 ``模型组''、``产品组'' 完全割裂，很多关键反馈无法回流进训练；
    \item Agent 产品越深入工作流，越需要把产品 telemetry、失败案例和训练数据打通。
\end{itemize}
\end{knowledgebox}

\section{访谈折射出的创业方法论}

\subsection{为什么模型公司不能只做模型}
整场访谈虽然围绕 K2、Muon、RL 和 Agent 展开，但杨植麟反复强调的其实是一个更大的判断：\textbf{模型能力、评估体系和产品环境必须同步演进}。如果只把公司理解为 ``训练一个更强基础模型''，就会低估后续最困难的环节，因为真正把能力变成用户价值的，是模型外面的系统。

\begin{importantbox}{从能力供给到任务闭环，价值链正在后移}
\begin{itemize}
    \item 预训练和后训练决定模型的能力上限；
    \item 评估体系决定这些能力是否能被稳定识别和持续迭代；
    \item 产品环境决定模型是否能在真实工作流中把能力兑现出来。
\end{itemize}
这也是为什么访谈里会同时出现 K2、Agent、Benchmark 和一方产品等话题。它们不是分散的热点，而是同一条价值链上的不同环节。
\end{importantbox}

杨植麟没有把 ``产品'' 理解为最后包一层聊天界面，而是更接近 ``给模型搭一个可以长期学习和执行的环境''。在这种视角下，产品既是分发渠道，也是训练环境的一部分。模型公司如果忽视这一点，很容易在 demo 层面看起来很强，但在真实任务上无法建立复利。

\subsection{创业公司的节奏与窗口}
这场访谈也隐含了一种创业节奏判断：在范式剧烈变化期，团队需要优先抓那些能够形成复利的基础能力，而不是追逐短期热点。无论是 Muon 优化器、Token Efficiency、Agent 泛化，还是评估体系，本质上都在争夺未来几年的技术坡度。

\begin{knowledgebox}{访谈中可以抽象出的三层窗口}
\begin{enumerate}
    \item \textbf{算法窗口}：谁能率先找到更高 Token Efficiency、更稳定 RL 和更好的 verifier，谁就能以更低成本扩展能力；
    \item \textbf{系统窗口}：谁能把工具、环境、记忆和评估接到一起，谁就更容易把模型能力沉淀为产品体验；
    \item \textbf{组织窗口}：谁能让研究、工程、产品数据形成快反馈回路，谁就更容易持续迭代。
\end{enumerate}
\end{knowledgebox}

\begin{warningbox}{最危险的误判是把短期领先误认为长期壁垒}
访谈对 Benchmark 的警惕同样适用于公司判断。短期的演示效果、单点 benchmark 提升，甚至某次产品爆发，都不必然构成长期壁垒。真正的壁垒来自：能否持续吸收高质量数据、能否建立可靠评估、能否把用户任务反哺到训练与产品闭环之中。
\end{warningbox}

\textit{``问题是不可避免的，问题也是可以解决的。''} 如果把这句话放到创业语境里，它意味着团队不应该期待某个 ``终局模型'' 一次性解决所有问题，而应该围绕关键瓶颈建立一套持续爬坡的机制。K2 只是其中一个阶段性的高点，而不是路线结束。

\subsection{本章小结}
从这场访谈能够抽象出的创业方法论是：不要把模型、评估和产品分开看，而要把它们视作同一个系统的不同层。未来能赢下长期竞争的，不只是训练出强模型的团队，而是能把强模型持续变成真实任务闭环的团队。


\section{总结与延伸}

\subsection{核心观点梳理}

\begin{importantbox}{杨植麟访谈的核心要点}
\begin{enumerate}
    \item \textbf{AI 是一座无尽的雪山}：问题不可避免，但问题可以解决。每解决一个问题就攀登几百米，同时发现新问题
    \item \textbf{两种 Test-Time Scaling}：推理模型（缸中之脑，Scale 思考 Token）和 Agent（与世界交互，Scale 轮次）
    \item \textbf{Token Efficiency 比 Compute Efficiency 重要}：高质量数据是瓶颈，Muon 优化器实现 2 倍提升
    \item \textbf{Agent 泛化是最大挑战}：Benchmark 过拟合严重，可能需要 AI 训练 AI 来突破
    \item \textbf{AGI 是方向不是终点}：不会有某一刻突然达到 AGI，而是各项能力持续提升
    \item \textbf{一方产品趋势}：模型公司正向设计环境+训练模型，上限更高
\end{enumerate}
\end{importantbox}

\subsection{延伸思考}

\begin{itemize}
    \item \textbf{AI 的自我改进}：当 K2 能参与 K3 的开发时，会形成怎样的加速循环？
    \item \textbf{评估范式革新}：如何设计不会被过拟合的 Agent 评估方法？
    \item \textbf{数据瓶颈突破}：除了改写和合成，还有哪些提升 Token Efficiency 的路径？
    \item \textbf{通用 Agent 的门槛}：Agent 需要多强的泛化能力才能真正替代垂直解决方案？
\end{itemize}

\subsection{拓展阅读}

\begin{itemize}
    \item K2 技术报告（月之暗面官方发布）
    \item David Deutsch, \textit{The Beginning of Infinity}
    \item Moonlight: 大规模语言模型上的 Muon 优化器
    \item OpenAI L1-L5 分级体系
    \item Claude Code 与 ChatGPT Agent 的一方产品设计
\end{itemize}

%% --- 正文内容结束 --- %%

\end{document}
