AI时代大揭秘：从预训练到推理模型，跨越范式转换

我们正经历一场静悄悄但根本性的AI范式转变。

这一转变的意义，堪比Transformer本身。

过去一年，关于AI发展，出现了两种截然不同的观点：

• 一边是“AI增长放缓、模型到顶、预训练无用论”
• 另一边则是“AI大周”不断上演：GPT-5.1、Gemini 3、Grok 4.1。

作为Transformer作者之一，现任OpenAI研究科学家的Łukasz Kaiser最近接受采访，给出了他的看法。

信息量巨大，包括AI的底层范式转变、GPT-5.1的命名规则、未来AI的发展趋势……以及Transformer诞生背后的故事。

AI并未变慢了，而是换代了。

GPT-5.1不是简单的小版本迭代，OpenAI内部版本命名规则有所变化。

多模态推理将成为下一个突破点。

AI不会让人类完全失去工作。

家用机器人是继ChatGPT后最可见的AI革命。

下面一起看看详细内容：

AI发展并未放缓，而是平稳增长

过去一年，关于“模型进展变缓”的声音层出不穷，但Łukasz认为这种观点是错误的。

他解释称：

从内部视角看，AI的能力增长是一条非常平滑的指数曲线。

这类似于摩尔定律，几十年来摩尔定律始终有效，甚至在GPU的推动下还在加速。归根结底，这是因为它历经了数代技术的迭代。

因此，从外部看，AI趋势平稳；而从内部看，其进步离不开新技术、计算机能力的提升和工程优化的共同作用。

至于为何有人觉得“变慢了”，原因在于：AI的底层范式已悄悄从预训练转向推理模型。这也是继Transformer诞生后的又一次关键转折。

如果把技术发展描述为一条S型曲线（起步→快速增长→平稳期），那么预训练处于S曲线的上升后期，而推理模型仍处于初期。

这并不意味着预训练的Scaling Laws失效了，它仍在发挥作用，只是与新的推理范式相比，需要投入更多资金。

因此，出于经济考量，业内人士开始将工作重心转向更小、更便宜但质量相同的模型。这也是导致外界认为预训练已停止的原因之一。

回到推理模型上，由于该范式还处于新兴阶段，进步速度会非常快。

ChatGPT为例，GPT-3.5会直接基于训练数据记忆给出答案，而不会借助任何外部工具和推理。反观最新的ChatGPT会主动浏览网站、进行推理分析，再给出准确答案。对于普通用户来说，如果不仔细对比，可能会觉得二者差异不大。但实际上，这背后是性能质的飞跃。

GPT-5.1绝非小版本更新

GPT-5.1看起来只是小版本更迭，实际从内部来讲，是一个巨大的稳定性迭代。

从GPT-4到GPT-5，得益于强化学习和合成数据的应用，GPT-5的推理能力明显提升。而GPT-5.1的改进则更多集中在后训练阶段，比如增加安全性、减少幻觉，以及添加多种风格选择。

从谷歌Transformer到OpenAI

下一次突破来自多模态推理+具身智能

AI会改变工作，但不会让工作消失。