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　　25 年，我们做了 3 期和注意力机制改进相关的节目，正好涵盖两个主流方向：稀疏注意力和线 期。这几期节目都是从模型架构的改进聊起，但都自然地延伸到了系统层和硬件底层，比如 103 期中，我们聊到了 Flash Attention 就是早期的一个系统-算法的协同改进，基于对 GPU 内存访问特性的理解，它通过改变标准注意力的计算顺序，提升了计算的效率、降低了显存开销。在 143 期中，DeltaNet 的核心贡献者杨松琳也分享了，她是怎么从一个算法研究员，自学了改写 Kernel 等系统层的能力。她对 DeltaNet 的核心优化就是提出了一个对 GPU 更友好的，可以做 scalable 训练的方法。

　　当 Agent 数量激增，新的需求随之转向 Agent 的分发与交易。Youware 创始人明超平认为 Coding 是一种新型创作方式，社区化是其必然归宿；MuleRun 则试图构建 Agent 交易平台。不过，这些产品正从单纯的平台转向强化工具属性，例如 Youware 将主页改为对话框引导用户构建功能性应用；MuleRun 2.0 亦更强调对话式的工具体验，陈宇森认为 Agent 的交易市场不再会是淘宝那样的 “货架式”。之前的这些转向，是因为用 AI 构建应用和 Agent 的门槛在降低，但还没那么低，所以供给的数量和多样性仍然不够。26 年，我们可以继续观察，当 Agent 的门槛进一步降低，会有什么新可能。

　　- 世界模型：现在大家主要探索的方向是 “生成式的世界模型”——从世界的这一个状态，预测和生成世界的下一个状态。如果以 2D 视觉信息表达，是可以无限延续的视频生成模型；所以当 OpenAI 发布 Sora 时，便有人认为这是世界模型的雏形。若以 3D 视觉信息表达，便是 Google 在 25 年发布的 Genie 3。它能生成一个可供探索的 3D 空间，并配合 Google 的另一个 AI 项目 SIMA 2，让用户创建的 Agent 在其中自由移动。而真正被期待的 “完整的世界模型”，是能实现与环境和物体的直接交互——比如当你戳破一只气球或摘下一朵花时，系统能符合物理规律地预测并生成交互后的下一个状态。