热点新闻
2025年12月，在腾讯科技HiTechDay举办的《模型再进化：2025，智能重新定义世界》圆桌论坛上，华中师范大学人工智能教育学部助理教授熊宇轩主持，北京智源人工智能研究院院长王仲远、面壁智能联合创始人兼首席科学家刘知远、峰瑞资本投资合伙人陈石共同探讨了大模型进化的三大核心脉络。王仲远指出，大模型正从“文本学习”向“视频学习”质变，视频数据蕴含的时空信息为AI理解物理世界提供关键支撑。刘知远提出“密度法则”，强调通过技术创新提升单位参数内的智能密度，预言2030年端侧设备可承载GPT-5级能力。陈石认为，开源与闭源“双核驱动”格局已定，商业化护城河演变为“算力、能力、生态”三层金字塔，ToP（面向专业用户）将率先跑通商业闭环。论坛实录显示，2025年大模型进化聚焦认知深化（从直觉到逻辑）、维度突破（从语言到物理空间）、效率重构（从暴力美学到性价比）三大方向，以MoE和稀疏注意力架构解决算力瓶颈。（来源：腾讯科技）
TA分析
从TA沟通分析心理学视角审视2025大模型进化趋势，可发现其中隐含的“人生脚本”（Life Script）与“自我状态”（Ego States）博弈。刘知远提出的“密度法则”本质是对Scaling Law“暴力美学”脚本的改写——传统AI发展遵循“更大参数等于更强能力”的儿童自我状态（Child Ego State），追求即时满足与外部认可；而密度法则强调通过架构创新提升智能密度，体现成人自我状态（Adult Ego State）的理性决策，即“用更少资源做更优决策”。这种思维转换符合TA理论中的“再决策”（Redecision）技术，通过挑战固有信念（如“模型必须庞大”）实现行为模式的突破。
王仲远强调的“视频学习”转型，揭示了AI从“语言符号”到“物理世界”的认知升级，对应TA理论中的“污染清除”（Decontamination）过程——清除“AI只需处理文本”的认知污染，整合多模态感知能力。这种转型要求技术团队突破“限制性脚本”（Restrictive Script），即过去认为视频数据难以规模化利用的固有观念，转而建立“允许性脚本”（Permissive Script），积极拥抱物理时空信息的学习潜力。
陈石分析的商业化“三层护城河”，则体现了组织层面的“游戏”（Game）模式演变。传统算力竞争类似“看我多努力”（Look How Hard I Try）的心理游戏，通过堆砌资源获取优势；而生态竞争转向“合作共赢”（We Can Win Together）的开放式互动，强调合作伙伴协同与数据反馈闭环。这种转变要求企业从“适应型儿童”（Adapted Child）状态转向“自由型儿童”（Free Child）状态，打破“赢家通吃”的零和博弈思维。
针对当前智能体“DEMO丰满，实战骨感”的瓶颈，TA沟通分析提出以下解决方案：首先采用“合约制定”（Contracting）技术，明确智能体在具体场景中的责任边界与能力指标；其次运用“时间结构”（Time Structuring）理论，设计智能体的记忆机制与任务调度流程，避免“翘翘板效应”；最后通过“抚育”（Stroking）强化正向反馈，建立用户与智能体的信任关系。该方案还可延伸解决五大类似问题：1）人机协作中的责任归属模糊；2）多智能体协同时的冲突调解；3）用户对AI服务的过度依赖；4）技术迭代导致的技能断层；5）伦理风险中的决策透明度。
学习TA沟通分析技术需结合三层次训练：第一层为结构分析（Structural Analysis），识别自身在技术开发中的主导自我状态；第二层为沟通分析（Transactional Analysis），优化团队协作中的交叉沟通与隐藏沟通；第三层为脚本分析（Script Analysis），破除行业固有的限制性发展脚本。日常可通过“自我状态诊断量表”记录决策时的心理状态，用“沟通矩阵图”分析会议中的互动模式，每周进行一次“脚本审计”反思技术路线假设。
2025年大模型的进化不仅是技术架构的重构，更是行业心理脚本的集体再决策。当AI从“数字世界”迈向“物理世界”，技术团队需警惕“革新者悖论”——即用旧自我状态开发新范式。唯有保持成人自我状态的理性评估，整合自由型儿童的创造力，才能实现真正意义上的智能突破。正如TA理论所言：“改变始于意识到我们总有选择”——选择打破规模迷信，选择密度优先路径，选择生态共赢模式，这正是中国AI突围的心理学底色。