大会现场，一个空位都没有，大家讨论时的气氛十分热烈。产业方面的多元视角，和学术方面的多元视角，在这儿交汇了。大家共同围绕大语言模型的演进，围绕智能体工程的落地实践，围绕传统软件研发的变革，围绕多模态与世界模型的最新进展，还围绕具身智能、基础设施、开源模型等前沿探索，碰撞出了一场关于AI技术发展的全景盛宴。在这种浓烈的氛围里，大会不但呈现了行业最新趋势，还为开发者以及研究者提供了思考自身在智能浪潮里角色与方向的机会。

智能体风口下的 AI 产业范式转变

在由AI技术所引发的浪潮有力推动之下，大模型的推理方面的能力处在持续不断地精进增进的状态之中，智能体应用迎来了呈现出爆发状的发展情形，开源平台如同雨后春笋一般纷纷涌现出来。然而，在这样的机遇背后也是伴随着相应挑战状况存在的：上下文理解以及记忆能力仍然属于对大模型落地起到制约作用的因素，而真正能够在全球范围内部产生具有影响力效果的AI平台数量依旧是非常稀少的。在这样一种背景情形形势之下，业界极其迫切需要明确制定出相应策略，以期能够对技术研发以及产业实践起到引导作用。

10月16日，在大会主会场上，奇点智能研究院院长、CSDN高级副总裁李建忠带来主题演讲，ISO人工智能技术委员会专家、C++标准委员会机器学习组主席、CTO Wong带来主题演讲，前研究员、清华大学交叉信息院助理教授吴翼带来主题演讲，资深研究科学家带来主题演讲，这些嘉宾是基于AI技术最新的进展来进行的，其演讲一场比一场有深度，一场比一场有高度。他们着重深入分析了大模型跟智能体的发展趋向，开源平台的全球化措施，还有AI落地以及产业应用的关键路线。

大模型技术思考与 AI 产业范式洞察

存在人工智能平台悖论，即为何多数开源人工智能生态系统朝着失败的方向发展，并且如何铸就一个呈现蓬勃发展态势的生态。

AReaL：面向智能体的全异步强化学习框架

推理模型的历史、现在与未来

圆桌对话：AI 产业范式转变的核心命题

CSDN与《新程序员》执行总编唐小引主持了主会的压轴环节，奇点智能研究院院长、CSDN高级副总裁李建忠参与其中，小米集团技术委员会AI实验室主任王斌也在其中，群核科技首席科学家唐睿同样在其中，面壁智能副总裁贾超也在其中，他们围绕“AI产业范式转变的核心命题”展开了深入探讨。在场嘉宾们，在关于视觉派跟语言派所存在的路线之争方面，在有关 Agent 的范式价值这块儿，以及对于 AGI 发展路径规划这一情况上，依据自身以及企业实践，纷纷发表各自的看法，针对不一样的技术路线以及应用落地，展开了极为激烈的讨论，在观点相互碰撞之际，展现出了多元的思路。

《AI 原生软件研发成熟度模型 AISMM》 发布！

特别值得予以关注的是，在那次大会之上，奇点智能研究院的院长、身为 CSDN 高级副总裁的李建忠，以及奇点智能研究院开源技术委员会的主任、华东师范大学数据科学与工程学院的教授王伟，极其重磅地发布了两份报告，分别是《AI 原生软件研发成熟度模型 AISMM》和《2025 全球开源发展报告（中文版）》。

从智能体到大模型，再到行业落地，全景解码 AI

在本次大会期间，有多个技术专题同步开展了，这些专题涉及智能体工程领域，涵盖大语言模型技术的进展变化，包含AI赋能下的软件研发及氛围编程范畴，覆盖多模态与世界模型方面，涉及具身智能以及智能硬件领域，包含AI infra大模型基础设施主题，包括行业落地实践方向，涉及GenAI产品创新与探索等诸多议题方向。

每场技术专题都兼顾理论跟实践，其中有前沿技术的发展趋向与方法论探讨，还有企业落地案例与产品实践分享。技术嘉宾们基于自身研究和企业实践，从技术原理、工程挑战直至应用场景，完整展现了AI技术在学术研究与产业创新里的最新动态。

智能体工程与实践

从独自开展作业到相互配合共同演进发展，智能体也即是 Agent 正摇身一变成为 AI 实现产业化实际落地的最为关键的推动力量。不管是处于信息查找、任务规划、自动化运作还是知识管理这些方面当中，Agent 都始终持续不断地拓宽“模型的界限范围”——使得 AI 不再仅仅是单纯地回应问题，而是切实能够“达成任务”。伴随智能体生态环境快速迈向成熟阶段，工程化以及实用性落地已然塑造成为全新的重点关注点：怎样去搭建具备高品质、能够重复使用、可以互相协作配合的 Agent 系统呢 ，怎样去衡量评测智能体所产生的效果以及进行更新迭代呢？又如何解决异步架构、知识私域、协议兼容等关键挑战？

鉴于此，于“智能体工程与实践”专题里头，我们吁请到了源自字节跳动、通义实验室、微软亚洲研究院、京东、ANP 开源技术社区、英伟达、中国人民大学、Cloud、百度、昆仑万维、阿里云等一线技术团队的核心研发负责人以及架构设计者，他们针对智能体的评测标准、框架构建、协作机制、协议体系还有底层算力生态展开了深度分享与实战解析，从而为开发者领会“下一代智能体系统应当怎样构建”给出极具参考价值的答案。

扣子罗盘：Agent 效果评测与迭代优化实践

通义 ：SOTA 级 AI 智能体的全栈构建方法论

PIKE-RAG - 探索私域知识管理的最佳实践

– 京东零售开源的多智能体协作框架

深度解析智能体协议：MCP/A2A/ANP/AP2

CUDA C++ 开发者工具箱

玉兰-万象：迈向下一代基于大模型智能体的社会模拟系统

构建下一代 AI Agent： 核心技术与框架解析

文心 4.5 开源大模型及关键训练技术

怎样去构建具备高质量、能保持鲁棒状态的智能体呢，来分享一下我所参与经历过的超过10个智能体开发方面的经验。

×AI：面向异步化 Agent 的事件驱动架构

大语言模型技术演进

当下，大语言模型已从参数规模的竞速时期，渐渐迈向“可靠性、可控性与工程化落地能力”同时并重的全新周期在历经预训练架构创新、推理效率优化、指令对齐与多模态融合而后，业界共识正产生微妙的变化那便是模型不再仅仅是“越大越强”，而是“越稳越可用、越懂业务越有价值”。关系到未来产品形态跟技术范式走向的关键议题，有围绕怎样在真实场景里构建能够信赖的大模型系统，还有怎样提升推理效果以及可解释性，另外还有怎样兼顾端侧部署效率与云端协同能力，这些正成为技术团队的主攻方向。

于“大语言模型技术演进”之专题里，有来自新浪微博的优秀科研与工程专家，有来自腾讯的优秀科研与工程专家，有来自清华大学的优秀科研与工程专家，有来自快手的优秀科研与工程专家，还有来自北京邮电大学的优秀科研与工程专家，这些专家从各个不同角度剖析针对大模型训练的最新探索，剖析针对大模型优化的最新探索，剖析针对大模型部署的最新探索，全面呈现出LLM技术从算法理论朝着产业系统的全栈演化，还描绘出未来智能系统“更强、更稳、更可信”的进化方向。

能够进行验证的奖励强化学习，也就是 RLVR，它涵盖业界经验，存在面临的问题，还有发展方向。

腾讯混元翻译模型优化经验分享

：高效端侧大模型

快手安全大模型在内容治理体系下的应用实践

不确定性建模：迈向可靠的人工智能

AI 赋能软件研发与氛围编程

软件开发正悄然步入一个全新阶段：从原本的“写代码”，转变为“和AI一同写代码”转变过程中有着新举措产生, 软件开发从传统的指令进行程式编写，正依序向着“氛围编程（Vibe）”模式发展、实现转换变迁；在此过程里,开发者做法产生变化，不再是一行行地去敲代码，而是处于语义共同促成、意图指引引导、Agent协作的环境氛围之中，通过实现较为高维度的交互来持续地使解决方案达成收敛。这种工作流程的范式发生迁移，藏在背后的是大模型推理程度增添提高、Agent体系进行工程规划、协同调度能力的多工具链综合向前发展进步。

本专题着重关注“AI 赋能软件研发与氛围编程”，有来自北京大学的核心技术专家，云集在此，这其中还有来自阿里的，来自腾讯的，来自深信服的，来自智谱 AI 的，来自百度的，来自蚂蚁的，他们带来了一系列精彩分享，涵盖程序逻辑推理能力突破方面，有智能体编程平台落地实践方面，有人机协作模式重构方面，有企业级开发流程优化方面，多智能体编程框架设计方面，同时也揭示了“氛围编程”这一新概念背后的产业逻辑以及技术底座。

面向程序逻辑推理的大语言模型能力突破

在软件研发里头，新一代的那个平台Qoder，是怎样去推动AI Agent实现实实在在的落地的呢？

AI 人机协作新范式： 的模型探索与工程实践

从 Vibe 到 ：AI 编程如何重塑企业级开发

L3 Code ：全球 AI 发展趋势分享

LLM Agent 在软件工程领域的应用

从繁琐到突破： Agent 的落地实践与多智能体原理解析

智能体框架：从单一模型到集体智能

圆桌对话：AI 进行时：从工具革命到开发进化

当代码不再单单是人类指尖所产出之物，而是开始同模型协同起来进行生成之际，开发方式正在发生一场深层次的范式转向。AI不再仅仅是效率工具的叠加组合，而是一场从编码流程直至工程思维的系统性重新构建：开发者的角色正在被再度定义，代码生产的逻辑正在被算法重新排列，人与智能体之间的协作边界也正在被迅速推倒。在这样的背景当中，怎样去理解AI代码工具从辅助式朝着共创式的进化路径呢？在直面真实研发情景涌现的繁杂需求之际，AI的将来到底是工具层面的变革，还是一种开发模式的彻底演变呢？

本场以“AI进行时：从工具革命到开发进化”为主题的圆桌对话，在CSDN与《新程序员》执行总编唐小引的主持下正式展开，对话嘉宾分别有阿里Qoder技术专家彭佳汉、腾讯代码大模型技术专家夏伟、奇点智能研究院首席咨询师王博以及智谱AI算法研究员张少博，他们围绕代码大模型的研发逻辑、工程落地挑战以及未来智能开发协作模式等关键议题展开了深入讨论。

多模态与世界模型

在当下AI迅猛发展时期，多模态技术以及世界模型的探寻正在变成达成“通用感知与理解”的关键途径，图像、文本、语音、三维数据等多种来源的信息相融合，这既对模型的表示能力构成挑战，也对其推理和生成的整体性能予以考验！从大规模图文的对齐开始，经过多模态搜索，再到统一推理模型，接着又覆盖了实时语音交互，最后直至三维生成内容的有效落地，多模态技术正一步步冲破单模态的限制，为智能体构建更贴近现实世界的认知能力奠定了坚实根基！

以“多模态与世界模型”作为主题，这个专题汇聚了来自 360 的核心技术专家，来自小红书的核心技术专家，来自昆仑万维的核心技术专家，来自理想汽车的核心技术专家，来自腾讯混元的核心技术专家，他们依据实际业务场景着手，剖析了多模态技术在不一样领域的创新应用以及深度实践，给开发者领会下一代 AI 系统给予了最为直观的参考和启发。

FG-CLIP–面向大规模搜广推的高精度图文对齐与向量化

多模态大模型在小红书搜索中的应用

多模态推理和统一模型

理想同学实时语音对话大模型 -4o-Audio 技术实践

混元 3D 生成大模型：研发布局与应用

具身智能与智能硬件

从类人机器人能够精准地完成那些复杂的操作开始，到空间智能技术可以将数字跟物理世界的连接给打通，具身智能正在促使智能硬件突破“被动响应”的那种局限，朝着“主动交互、自主决策”的全新阶段去迈进。然而在这整个过程之当中，类人操作的精度提升这一情况，数字物理世界的协同适配这种状况，还有强化学习框架的高效落地这类问题，依旧是行业向前行进的关键课题。

于“具身智能与智能硬件”这一专题里，源自星尘智能、围绕群核科技、涉及无问芯穹、关乎网易灵动那儿的技术负责人以及研发专家呀codejock 17，它们联合着实境案例跟前沿探究，深度剖析了具身智能于不一样领域之际的技术突破还有应用落地情况，并且还为智能硬件所能呈现的创新进步给予了有力度的指引呢。

类人操作：迈向人类级智能的关键一步

群核空间智能：搭建数字世界和物理世界的桥梁

针对具身智能，着眼于“渲训推一体化”，有着一个开源的强化学习训练框架RLinf。

具身智能技术在工程机械智能化中的应用

AI Infra 大模型基础设施

无疑，大模型的飞速发展不但带来了算法跟应用的变革，还对计算基础设施形成了前所未有的挑战。从海量算力的安排与管控，到多模态训练推理的性能提升，再到端到端智算服务的实现，大模型基础设施正成为支撑下一代AI系统的关键基础。在这个进程里，怎样达成高效、可拓展、低延迟的算力交付，以及怎样在物理和虚拟环境中确保模型训练与推理的稳定性和成本效益，是产业界急需攻克的核心难题。

为此，本专题邀请了来自腾云智算的一线技术负责人，还邀请了来自清程极智的一线技术负责人 ，这些技术负责人分享的内容有所涉，覆盖了从算力平台架构起步，到涵盖优化技术策略，再到包括性能交付以及工程落地，全面呈现了大模型基础设施的前沿发展以及产业应用路径。

行星级别的大模型基础设施

物理世界模型及多模态性能优化实践

面向新时代大模型开发者的端到端智算算力服务

大模型训练推理优化技术与 性能交付

大模型+行业落地实践

大模型技术成熟起来，AI 在各个行业的落地运用，正从概念验证朝着深度融合迅速推进。在智能搜索、进行生成式推荐方面，在自动驾驶、从事广告排序领域，以及在企业级 AI 安全与治理范畴，行业对于大模型的需求，不只是停留在能力展示层面，更加关注实用性、可控性以及可靠性，并且大模型正凭借多样化的落地形态，重塑行业生态。

本专题汇聚资深专家多名，聚焦行业核心要旨，即“大模型 + 行业落地实践”为内容支撑框架。 像来自： 小红书、Dify、驭势科技、中国电信、京东、百度等企业的专家们纷纷展开各自的探索分享篇章。他们在实践中精心钻研的成果展现于大家眼前，大模型在不同行业场景下的创新应用与实战方案纷纷被呈现出来。其中包括智能搜索生成算法、RAG 架构探索、自动驾驶决策优化、AI 安全治理、广告排序生成优化等应用案例。这些案例不仅涵盖前沿技术突破领域，还深入解析行业级落地过程中的工程挑战与实践经验，可谓面面俱到，毫无遗漏。

Agent 时代 LLM 在小红书 AI 搜索的落地

探索 RAG 发展新范式

借助AI大模型的力量，驭势科技得以突破L4级自动驾驶的“99分难关” ，从而打破了这一困窘局面。

AI 安全与治理

生成式大模型在广告排序业务中的应用

飞浆 最新技术与产业实践

GenAI 产品创新与探索

此时此刻，生成式人工智能正以一种前所未有的速率重塑着产品的边界，从内容创作领域到工业设计范畴codejock 17，从动画生成方向到视觉算法应用方面，技术能力取得的进步使得创意以及效率的天花板持续不断地被刷新，而在大模型落地的进程当中，怎样让强大的模型既能够高效地运行，又能够适应真实的业务场景，这是每一个开发团队都面临着的核心问题，解决算力方面存在的瓶颈，提升交互体验，实现端到端落地，这些均是GenAI产品创新的“最后一公里”。

来自腾讯混元、哔哩哔哩、国星宇航、摩尔线程的技术专家，于此次专题中带来，他们在经过一系列探索之后的实践经验。这些经验包含，从大模型压缩与部署策略，到AI动画生成的技术怎样落地，再到视觉算法在产业里的全链路应用，以及训练框架跟算力协同优化的前沿方法。借助这些案例，我们能够直观地看见GenAI在真实产品环境里的落地路径，也能够洞察技术创新与业务需求相结合的思路与方法。

打通大模型落地最后一公里：大模型压缩落地实践

AI 动画模型技术实践、应用以及未来展望

人工智能视觉算法产品落地方面的研究，是对从学术前沿领域起始，一直到产业实践范畴的全链路进行的探究操作行为历程。

摩尔线程大模型训练与 AI 框架的协同演进实践

开源模型与框架

先进人工智能的构建，离不开那些用于训练，推理以及部署的核心工具与库，这些工具，不但提升了计算效率，还提高了资源利用率，并且为模型在实际场景里的落地，提供了坚实的支撑。

此次，有来自阿里巴巴的技术专家，有来自 vLLM 核心维护团队的人员，有核心开发者，还有来自字节跳动的技术专家，他们齐聚在“开源模型与框架”这个专题的现场，继而围绕被称作 MNN - LLM、vLLM、 veri 等具有代表性的开源框架展开深入讨论，他们分享他们各自的研发实践，分享技术优化经验，并且就大模型训练过程中的挑战与解决方案进行深入交流，就推理加速方面的挑战与解决方案进行深入交流，就模型微调中的挑战与解决方案进行深入交流，进而为开源框架带来种种新的思路。

MNN-LLM：移动端大语言模型推理框架

vLLM：人人可用、快速且低成本的大模型推理服务

：用于训练投机采样模型的开源框架

verl：灵活高效的大模型强化学习编程框架

闭门聚焦 AI 开源创新，顶尖团队碰撞出思维火花！

大会期间，“AI基础软件开源创新闭门研讨会”成功举办了，同样是成功举办的。这个研讨会啊，是由奇点智能研究院，以及华东师范大学—开源创新与变革联合实验室联合主办的，它的目的呢，是要深入地去分析全球AI基础软件的生态格局，还有开源战略以及未来的发展路径。在AI大模型已经成为产业核心驱动力的这样的背景之下，基础软件栈作为连接硬件算力与上层应用的“操作系统”，它的重要性更加凸显出来了，此次会议的召开正好是恰逢其时的。

这次研讨会聚集了来自国内与国外产业、学校、科研各界的顶尖专家，构成了包含理论研讨，实践层面探寻，开源社区探讨以及产业方面筹划策略的面向各领域全维对话阵容。研讨依据四大关键议题进行——分别是设计理念以及准则，软件设计所涉及的维度，关键技术抉择以及生态方面的策略——不但研讨了宏观层面的战略，更是深入对具体的技术决定以及实践中存在的痛点进行了剖析。

AI 星星之火终将燎原，期待下次相聚！

关键在于，2025全球机器学习技术大会得以顺利举行，这其中，行业专家们所给出的深度分享，功不可没，AI开发者们的热情参与也极为重，此外，合作伙伴的大力支持更是不可或缺。于此情形下，特别要送上深深谢意的是，蚂蚁开源、腾云智算、具备专业性质的人民邮电出版社异步社区、带有明确指向的清华大学出版、有着特定范畴的电子工业出版社博文视点，它们所给予的是极为强劲而有效的助力。

至此，大会圆满落幕。这两天所进行的交流以及分享之事，给行业、企业以及技术人创造出了切实能够感受到的价值：就行业来讲，最新智能体、生成式 AI 跟多模态技术的发展趋向被清楚地展现出来，为战略布局、技术路线规划以及产业发展给予了参考；对于企业而言，从研发方法得以优化直到产品创新实践的经验予以播报，使得技术落地更具备可操作性，与此同时为团队效率的提升以及创新路径送上了具体的方案；对技术人来说，前沿算法、工程实践、跨模态协同以及开源工具的应用实例，为技能积累、项目实践还有社区参与提供了实用的指南，让每一位开发者均可在复杂项目当中迅速找到切入点并且塑造出解决方案。

历经两天的思想碰撞以及实践分享，不但展现了AI技术发展的全面景象，还使得理论、工程与应用紧密地结合在一起，为行业发展、企业落地以及个人成长明确方向，给出了能够直接拿来参考的框架以及实践途径。感激每一位参与者的热忱贡献，我们期盼与您再度相聚，一块儿探索更多AI的可能性。

同时，预先告知：「2025全球C++及系统软件大会」会于12月12日至13日在位于北京的威斯汀酒店举办，那时C++之父将会亲自来到现场。这届大会会汇聚在全球系统软件领域处于顶尖水平的专家、架构师以及一线技术人员，共同去探讨在AI时代背景下系统软件的演进线路，分享最为前沿的性能优化实践经验，并且携手去定义下一代智能应用基础设施的全新范式，敬请满怀期待！

更多详情可参见大会官网：https://cpp-.org/

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