M1在线进化全景
模型进化从预训练延伸到部署后持续学习。四阶段路线：2024 堆规模 → 2025 强化推理 → 2026 上下文实时学习 → 远期 记忆持久化。
演进阶段
4
从堆规模到记忆持久化
当前焦点
2026
上下文实时学习
范式转变
部署后
从静态到持续进化
远期目标
INF
记忆持久化伙伴
M2RLVR 强化学习
程序自动验证替代人工标注。代码与数学领域率先突破，正向生物、材料、医学领域扩散。ARC-AGI-3 基准标记能力边界。
代码验证率
95%
可自动验证的代码任务
数学验证率
88%
形式化数学证明验证
扩展领域
5+
代码数学生物材料医学
标注替代
100%
程序验证替代人工
M3上下文实时学习
Context Learning 让模型在推理时从上下文中学习。腾讯 CL-bench 实验揭示：最强模型在虚构场景解决率仅 17%，上下文学习存在严重短板。
虚构场景解决率
17%
最强模型表现
已知场景解决率
73%
训练分布内任务
上下文学习差距
56pt
已知vs虚构差距
评测任务数
500+
CL-bench覆盖范围
M4记忆持久化
Memory Consolidation 实现跨会话记忆。六层 Hy-Memory 架构从短期工作记忆到长期经验沉淀，让 AI 从一次性产品进化为长期伙伴。
架构层级
6
Hy-Memory 六层架构
记忆类型
3
工作/情景/语义记忆
跨会话能力
YES
长期经验保持
进化目标
伙伴
从工具到长期伙伴
M5个性化权重
HY-WU 实时个性化权重基于 MoE 架构，在推理效率与个性化适配间取得平衡。动态专家路由实现用户级别的定制化能力。
专家数量
64
MoE专家池规模
激活比例
12.5%
每次激活8个专家
推理加速
3.2x
相比全量激活
个性化延迟
<50ms
实时权重切换
M6评判标准转变
不再比拼参数体量，看重场景持续学习能力。从静态基准分数转向动态评估维度：适应速度、遗忘率、进化潜力成为新标尺。
旧标准
参数量
规模即能力的旧范式
新标准
进化力
持续学习与适应能力
评估维度
6
新增动态评估指标
范式转移
2026
评估标准转折年
M7持续自主工作
Claude、AlphaEvolve 等 AI 科研智能体展现自主工作能力，但仍面临长程规划、错误累积等瓶颈。递归自我改进尚未成熟。
代表智能体
5+
Claude AlphaEvolve等
自主工作时长
~4h
当前可靠自主上限
递归改进
未成熟
自我改进能力有限
瓶颈数
6
主要能力瓶颈
M8在线进化生态
技术路线图、行业落地节奏与未来发展方向。从基础研究到产业应用，在线进化正在重塑 AI 的演进轨迹。
技术路线
4轨
RLVR 上下文 记忆 个性化
落地行业
8+
多行业渗透中
成熟度
2027
预计产业成熟年
投资规模
$50B
全球研发投入