这次发言萦绕腾讯若何理解AI下半场发展：当大模型的步骤论逐步成熟 ，竞争沉点在从单点模型能力 ，转向真实场景、产品反馈、高低文网络和Agent工程化落地 。
姚顺雨暗示 ，“AI下半场」剽个概想有些被滥用 。他以为 ，从前几十年AI更沉要的是寻找好步骤 ，好比为了围棋做AlphaGo ，为了翻译做特定模型 。但在预训练和后训练成熟后 ，大模型造成了一把“全能的锤子” ，能够解决各类问题 。因而 ，真正稀缺的起头造成“好问题” 。模型能力具备通用性之后 ，企业必要判断应该把它用在哪里 ，解决什么问题 ，产生什么价值 。
这也是姚顺雨参与腾讯一个很沉要的原因 。“腾讯有好多好的问题 ，有好多好多产品 。”姚顺雨说 ，好的产品可能解决第一个问题 ，就是做了好的预训练和后训练之后 ，到底要把它利用在什么样的场景 ，它的价值在哪里 。
姚顺雨强调了环境的沉要性 。没有好的环境 ，Agent就没有法子去做各类各样的事件 。若是你没有一个点表卖的tool ，那你就没有法子去点表卖 。
但最沉要的是context 。姚顺雨说 ，无论企业还是幼我 ，越来越沉要的事件是context 。由于模型越来越善于把一个极度复杂的输入造成一个输出 ，好多时辰你的竞争壁垒就来自于你有没有那个最原始的输入 。你知不知路这幼我他在干什么 ，你知不知路这个企业的各类各样的信息 。这一点 ，腾讯有极度强的优势 。
最沉要的是 ，要构建一个极度平衡的、像三角形一样的组织 。对于做foundation来说 ，第一最沉要的是有充足资源 ，第二就是必要正确的做事的方式 。对于产品来说 ，有好的产品的sense ，有这种做产品的人是至关沉要的 。第三个 ，在中国今天所做的前沿索求不够多 ，所以姚顺雨但愿能把frontier exploration的心灵能更多地注入到组织中 。
谈到腾讯内部高频提到的Co-Design ，姚顺雨以为 ，第一前提是模型自身要做得扎实 。预训练是相对product-agnostic的事件 ，它提供可泛化的foundation ，可能让各类下游工作持续受益 。
后训练方面 ，最沉要的是设立好正确的eval 。姚顺雨吐槽 ，国内可能有一个不太好的偏差 ，就是比力喜欢刷榜 。但更应该关切的是 ，若何疑神疑鬼地基于产品、基于真正的利用去机关越发真实的eval 。实用性的价值是大于刷榜价值的 。
这一点上 ，腾讯做了大量工作 ，跟各类各样的产品进行了深度的Co-Design 。姚顺雨说 ，Co-Design很关键的一点是要产生相互的信赖 ，这一点腾讯做了大量工作去获得互信 。怎么把产品的数据用好 ，怎么把这种回流用好 ，怎么把eval做好 ，这里有好多细节 。
第一 ，发现榜单无法露出的底线问题 。姚顺雨说 ，腾讯想要发一个preview模型 ，最沉要的主张之一 ，就是但愿能获得真实世界的反馈 ，建复各类榜单中没法发现的底线问题 。这一点会在正式版上有极度大的改进 。
第二 ，理解真实用户的prompt distribution 。由于现实用户的问题往往吞吐、短促、多轮追问 ，而benchmark标题通常更精确、更单轮 。好比benchmark上面的标题可能都是极度精确的 ，有极度长的concrete description ，并且通常来说是一个单轮问题 。但是在现实场景中 ，各人问的问题可能都是比力吞吐的 ，可能就一两句话 ，而后他会一向追问 。这些setup上的difference ，就能够启发怎么去更好地做这样的训练 。
第三 ，产品自身还可能启发新的评测方向 ，推动尚未被很好界说的能力领域 。姚顺雨说 ，甚至能够在这些产品上获得一些灵感 ，去推动此刻还没有的榜单 ，或者还没有被很好界说的领域 。好比腾讯最近做了好多Context learning的工作 ，蕴含元宝的反馈也给了很大的启发和援手 。
姚顺雨指出 ，LLM时期与从前AI的底子差距是泛化性 。从前做翻译模型 ，只必要翻译数据 。做围棋法式 ，只必要围棋数据 。但今天即便只做Coding Agent ，也必要谈天、搜索、指令遵循、推理等多种能力 。
因而 ，占有多个产品场景的公司会具备系统化优势 。姚顺雨说 ，和元宝的Co-Design能够使模型产生很强的谈天和搜索能力 。但这样的能力又能够被迁徙到ima、WorkBuddy等其他产品 。所以这些产品可能提供分歧的数据 ，而这些数据之间又能够相互扩散、相互迁徙 ，形成一个像网络一样的系统 。这一点的价值会越来越沉要 。
此前 ，腾讯的打法被表界形容为“跑马” 。分歧业务做一样方向的产品 ，彼此竞争 ，很少有形成合力的感触 ，此刻似乎以AI之名起头有所扭转 。
他提到 ，混元3重要做了几方面扭转 。一是沉建了预训练和强化进建基础设施 。二是对数据做了很大扭转 ，蕴含界说更真实的问题、丰硕data taxonomy、提高数据质量 ，这是一个永无终点的钻营 。三是很多关键决策没有清澈公式 ，必要在招人、模型节拍、资源弃取中不休做trade-off ，性质上是一个很taste-driven的过程 。
姚顺雨泄漏 ，元宝早期阶段 ，混元曾派出很强的算法骨干 ，援手元宝先把DeepSeek的后训练做好 。彼时混元自己的预训练模型还没有ready ，不少算法同学一路头不理解 。
但姚顺雨以为 ，守护元宝这样的产品和DAU ，对后续做模型和持久合作都很沉要 。所以其时其实好多同学也不理解 ，而后他必要去很致力地诠释 。但此刻看起来 ，这些致力都是pay off 。这样的一个作为 ，让产品和模型的同学意识到 ，模型的同学是真的在为产品着想 。这个对于之后的合作 ，包费解元在元宝上成功的上线 ，起到了极度沉要的作用 。
姚顺雨说 ，做模型的指标和产品的指标有好多align的部门 ，也有好多不align的部门 。模型的人但愿能力越强越好 ，但产品的人但愿用户的需要满足得越好 。所以天然有好多不align的部门 。很沉要的一点就是要换位思虑的能力 。当然有好多技术的部门能够探求 ，但可能最难的部吩熹实反而是怎么样去成立信赖 ，怎么样换位思虑 。
汤路生以为 ，做产品的第一性道理没有变 ，最终还是奔着用户到底有什么需要 ，怎么去解决他的痛点 ，怎么给用户或者客户创造价值 。在分歧的时期 ，甚至分歧的行业 ，做一个产品还是必要可能给用户带来价值 ，他才会买单 ，才会使用 。
但是的确 ，在PC互联网、移动互联网时期做产品 ，跟今天在AI时期做产品 ，还是有蛮多不一样的处所 。首先从范式的角度来看 ，在AI时期以前 ，做产品好多时辰想的是通过职能来满足用户的需要 。作为一个产品提供方、服务提供方 ，要想明显提供怎么的能力 ，让用户可能通过界面、通过某些菜单去选择 。这有点像预造菜 ，用户只能在里面点一样 。
但是在AI时期做产品 ，它这种盛开式的服务状态会带来很不一样的要求和挑战 。用户通过单一的交互方式 ，可能是天然说话 ，可能是语音 。作为产品方 ，你也不知路用户会问什么 ，所以要充分利用模型能力去理解用户的需要 。而后 ，通过今天大模型的推理能力、挪用工具的能力 ，产品给模型提供各类各样能够使用的工具 ，来应对这种盛开式的需要 。
汤路生说 ，今天AI时期做产品 ，对能力的要求更全面 ，也更难了 。尤其今年 ，大部门代码都由AI天生 。工程师可能会花更多功夫去做设计、做架构设计 ，把写代码的工作交给AI ，而后定期去领导一下、建改一下 。测试也要左移 ，更前置地想明显 ，针对各类案例、环境 ，以及对于盛开式答案的一些要求 ，甚至alignment ，怎么对齐用户所必要的风格 。
姚顺雨泄漏 ，他沉新读了自己的博士论文 ，感触又回到了一个很远古的时期 。他的博士论文的title叫做《Language Agent：from Next Token Prediction to Digital Automation》（说话智能体：从预测下一个Token到数字自动化） 。那是2019年 ，七年前 ，那是GPT-2的时辰 ，它其时只能做Next Token Prediction ，并且它产生的可能一段话还不太陆续 ，或者还有好多毛刺 。所以其时人们是很难设想到 ，它会有一天成为一个扭转世界的力量 。
其时姚顺雨的设想力比力狂野 。他感触GPT是一个极度柔美的器材 ，吐下一个token是一个极度极简且极度通用的事件 。他感触它有一天潜力不仅仅是在于吐下一个token ，而是在于把这个世界上所有的事件全数automate 。他其时想的是digital automation ，但是此刻看起来也有可能是digital and physical automation 。
姚顺雨的博士期间重要做两部门 。第一 ，若何成立一个Agent的步骤论 。若何把一个Next Token Prediction的机械造成一个Agent ，造成一个自动化的机械 。最沉要的一篇工作可能是React 。
他还记得22年7月份的时辰 ，某一天晚上 ，当他第一次把其时是Palm 2的API和自己手写的一个Wikipedia的API连在一路 ，而后它第一次能够基于这个网页回覆问题 ，并且多轮的交互的时辰 ，他其时感触就像幽微的电灯丝忽然亮了的感触一样 。据他所知 ，可能这是第一次人类把LLM和真正的互联网连在一路 ，并且去做这种多轮的交互 。
他其时的感触这个可能在5年或者10年会扭转这个世界 。但是可能比设想中还要更快 。蕴含其时第一次提出SWE-bench的时辰 ，他感触若是这个事件能做到 ，那很显然它会带来巨大的价值 。其时可能是几百亿上千亿 ，但此刻可能是数万亿 ，数十万亿 ，可能想的还是太幼了 。
第二 ，怎么去界说Digital Automation的工作 。好比说WebShop是第一个基于互联网的Web Agent的task 。而后蕴含InterCode和SWE-bench是最早的Coding Agent这样的工作 。此刻看起来Agent的基础最沉要的两个部门 ，的确是Web的Agent和Coding的Agent 。
姚顺雨说 ，他看博士论文的结尾 ，就是他在2024年的时辰写的future work ，第一个是train models for agent ，第二个是safety and robust deployment ，第三个是scientific discovery ，第四个是怎么样去help human 。他很感伤 ，说此刻很幸运 ，确切实做其时列的future direction �？赡芟氲幕故遣还淮� ，其时已经感触自己想的够大了 ，但可能还是不够大 。
姚顺雨以为 ，今天Agent ，尤其Coding Agent ，有点像预训练一样 ，是每家模型公司都不得不做的基础能力 。Coding Agent之所以性质 ，是由于当模型能节造file system、占有container时 ，它就靠近一个complete system 。
但他也强调 ，做好Coding Agent必要远远超过coding数据自身 ，还必要谈天、搜索、推理等综合能力 。由于大模型最沉要的点是泛化性 。腾讯的做法会更强调系统全面化、线上回流 ，以及对新范式的索求 。
姚顺雨提到 ，即便可能今天Coding Agent也是最沉要的事件 ，但腾讯还是会强调系统的全面化 。他始终以为 ，真的要把Coding Agent做好 ，其实必要的远远不止Coding Agent的数据 。也必要谈天、指令遵循、推理 ，各类各样分歧的器材 。
第二 ，产品的作用越来越沉要 。若何利用好线上的回流 ，是一个每一个模型厂商都在应对和思虑的问题 。这里腾讯堆集了好多Co-Design的这些经验会变得极度沉要 。
第三 ，还必要更多设想力 。无论是技术的演进 ，还是产品的演进 ，还是甚至下一个范式的演进 ，腾讯还是必要做一些索求性的 ，甚至不确定性的工作 。
汤路生提到 ，从产品侧来看 ，各人越来越多有token焦虑的声音 ，token成本持续发作式增长 。好多客户 ，甚至用户 ，蕴含身边同事 ，也在紧盯积分亏损或者token亏损 。怎么能够让模型在解决某个问题、实现某一个工作时 ，token效能最高？
姚顺雨以为 ，此刻中国各人会商性价比 ，可能更多会商的是模型架构 。但它其实是一个很复杂的系统 。最沉要的事件首先是performance 。好多人跟他说 ，用一个更强的模型 ，有时辰迸酌一个更弱的模型最后更省钱 ，由于你更快地把这个事件做对了 ，也省了人的精力 。所以最沉要的事件是performance 。若是你的performance好 ，其实它就是性价比最关键的事件 。
尤其今年 ，好多单一工作的鲁棒性会变得越发沉要 。若何一次把好多相对单一的工作做对 ，这可能是性价比更关键的部门 ，而不仅仅是模型架构 。
第二部门是成本 。成本自身也是性价比的一部门 。第一是“性” ，若是机能不好 ，性价比就很难成立 。第二是“价” ，也就是成本 。成本上 ，中国其实是当吓宗世界的 ，腾讯做了大量工作去优化成本 。
成本里 ，可能最沉要的事件是 ，怎么用一个更幼的模型 ，把更高价值的工作做好 。在这个基础上 ，当然架构创新、长文治理、脚手架都有好多必要做的事件 。但姚顺雨幼我见解是 ，若是能做一个相对较幼的模型 ，同时又可能比肩大模型的机能 ，并且在大部门工作上做到很强的robustness ，这可能在好多长程的上面提升一两个点的提升 ，可能在今天的中国更有价值 。
汤路生说 ，腾讯做的Agent ，针对分歧场景有分歧的产品状态 。在Agent设计上面 ，很大水平是阐扬好模型能力 ，当然模型在迭代它能力越强Agent必要做的工作越来越少 。腾讯好几个产品在从前这段功夫是随着模型能力加强 ，能够把产品 ，把Agent做的更简化 ，更多的给模型提供更多分歧的工具 ，创造更多的skills ，来让模型可能更高效的去实现工作 。
给模型提供更多的所谓影象 ，用户从前使用一些习惯 ，能提取出来的一些用户preference的信息作为高低文 。在Coding环境有有关的context给到模型 ，在Workbuddy里边办公合作 ，做个PPT ，可能各人关注的内容或者该给到模型的context也会不一样 。
所以在做分歧的Agent ，汤路生感触更沉要是相识场景下什么内容 ，什么信息 ，是沉要的 ，比力relevant的 ，可能跟模型共同好 ，让模型有它必要的信息 ，同时也阐扬它的能力 。
汤路生泄漏 ，他前阵子在助Workbuddy做一个组织发文 ，看了一下他们那个极度扁平化的组织 ，跟随前的其他产品组织架构有很大差距 。更多幼团队三幼我五幼我 ，可能萦绕某一个领域来做攻坚 ，并且有好多试验在里面 ，还要支持Infra做尝试 ，让分歧的幼分队能够去索求而后再验证 。由于试验大部门拿不到正向反馈 ，也要包涵团队去试错 ，这种通过大量试验去提炼出对于用户流程 ，对于想要的这个了局有正向援手 ，这个是今天做Agent ，做原生AI产品 ，这个组织状态要可能比力好去支持 。
另表 ，原来可能有好多工程师有好多功夫花写代码 ，但是今天毫无疑难他们这些工作能够交给AI了 。所以会看到更多角色的融合 ，各人都是产品经理 ，都要去相识透辟用户需要 ，以及设计出想要的产品状态 。每一个工程师更像一个有设法的leader ，驱动多个Coding Agent ，针对想要的产品需要去做研发、开发 。同时要参加评测、测试 ，比力前置 ，也用好AI能力 ，把这些质量保障工作 ，对齐工作要做到前面来 。
第一 ，AI是持久游戏 ，而不是短期游戏 。在硅谷各人舒展好多感情 ，说两年后所有人都要失业 ，AI要取代所有人的工作 ，要从速赚两年钱退休 。但很显然腾讯的判断AI是一个持久游戏 ，其实AI刚起头 ，下半场才刚刚起头 。姚顺雨不以为ChatGPT和Claude Code会是唯一的super App ，他感触那是一个非�；野档氖澜� ，注定会有源源不休新的机遇诞生 �？赡芙裉炀拖袷�70年代PC刚刚产生的时辰 ，还有好多好多事件必要做 。
第二 ，AI会变得更多元 ，而不是沿着单一主线前进 。由于的确从前几年各人能看到的是Pre-training、post training ，而后Agent ，Coding Agent ，似乎有一个极度清澈的主线 ，这个主线是所有人都在做一样的事件 ，都在copy ，这也长短�；野档氖录� 。但到底未来变得更单一还是更多元？姚顺雨幼我见解会变得更多元 ，毫无疑难Coding Agent出产力会变得越发沉要 ，但这个世界还有好多空间没有被填满 ，多模态、具身智能 ，好多好多新的事件都在产生 ，或者刚刚产生 。
所以从这个角度来说 ，若是以为下半场刚刚起头 ，可能的确不是完了 。从前模型、产品做了好多索求 ，走好多弯路 ，姚顺雨感触这是正常的 ，若是没有做过一个事件 ，第一次做注定有崎岖 。但可能更沉要的事件是能不能恳切面对自己 ，能不能Be Real ，能不成能去看到feedback而后去扭转 ，能不成能维持耐心 ，这个事件是下半场最沉要的事件 。
汤路生也回应说 ，各人对于腾讯时时喜欢挑某一个点来品评 ，当然腾讯也很欢迎各人给更高的要求 。腾讯是一个极度多业态的公司 ，有好多产品散布在好多的赛路 ，同时也有好多的团队在推动分歧的项目、事件 。所以毫无疑难 ，在这样一个复杂的组织里面有一些处所可能做得快了 ，有的处所做得慢了 ，有一些处所可能会做失败 ，在索求 。所以这些提醒都极度好 ，的确有一些处所能够做得更好 。
但就像姚顺雨说的 ，这是一个长跑 ，这是一个马拉松 ，腾讯还是有极度丰硕的场景 。就姚顺雨一路头提到选择腾讯 ，由于AI必要Context ，模型必要好多的这些高低文 ，其实腾讯在从前多年分歧产品 ，在分歧赛路的这些堆集 ，其实都是能够针对每一个场景去为模型提供有效的信息 ，提供这些Context来阐扬价值 。
在这样一个长跑 ，汤路生相信模型会不休迭代 ，用户的需要也在不休变动 ，也会有新的产品状态出现 。好比说今年岁首对Agent这一波热潮也反映比力快 。同时也有像WorkBuddy这样的智能体产品 ，其实也是几年前起头做的产品 ，沿着原来做Coding、CodeBuddy ，慢慢看到犯法式员也有很强的需要 ，也能比力快去应对 ，今天也听到好多客户对于分歧产品怎么去组合起来有极度高的等待 。
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