企业团队应在2026年关注的四大人工智能研究趋势 VentureBeat于2026年1月1日发表文章：《Four AI research trends enterprise teams should watch in 2026》，精确指出了四个AI研究趋势： 1. Continual learning（持续学习/终身学习）：强调内存来源和保留，避免灾难性遗忘，帮助模型适应变化环境。 2. World models（世界模型/环境模型）：聚焦于对现实世界的鲁棒模拟和预测（如使用JEPA架构等）。 3. Orchestration（编排/协调）：转向更好的资源利用，帮助构建高效的代理式（agentic）应用，解决多步任务中的失败问题。 4. Refinement（精炼/迭代优化）：将单一答案转为可控过程，包括提出、批判、修订和验证，提高答案的智能反射和修正。 文章重点介绍了技术突破，如 Google的Titans 架构，该架构配备神经长期记忆模块，使模型能够在测试时通过学习记忆来更新知识而无需完全重新训练，以及 Stanford的OctoTools 框架，该框架通过标准化的”工具卡”编排多个人工智能工具而无需模型微调。 精炼技术展示了其变革性潜力，当 Poetiq的 开源解决方案将 ARC-AGI-2 基准测试的性能从31%的基线提升至54%，同时成本仅为 Gemini 3 Deep Think（45%）的一半时，组织者宣布2025年为”精炼循环之年”。 人工智能 企业