强化学习正在成为大模型训练中的关键力量。从最初的人类反馈强化学习（RLHF）到如今的基于可验证奖励的强化学习（RLVR），AI的推理能力得到 了显著提升。这种转变不仅让模型能够解决复杂的科学和工程问题，还推动了AI从"语言生成器"向"任务执行者"的转变。例如，DeepSeek-R1-Zero通过纯 强化学习展现出强大的推理能力，为AI在工业机器人路径优化和复杂物流网络调度等领域的应用提供了新的思路。 02 原生多模态生成：统一感知与生成的新时代 原生多模态技术通过构建统一的跨模态表征空间，实现了图像、语音和文本等多模态数据的深度融合。这种技术突破使得AI能够在一个统一的框架内完 成多模态的联合感知和生成。例如，OpenAI的GPT-4o和Sora等模型已经能够实现文本、图像和音频的无缝交互，极大地拓展了AI在创意产业、教育和娱 乐等领域的应用边界。 03 先进制造业·导读 在2025世界人工智能大会·腾讯论坛上，腾讯研究院联合腾讯优图实验室、腾讯云智能、腾讯科技联合发布了《共生伙伴：2025人工智能十大趋势》报 告。基于腾讯研究院多位研究员对全球技术、产业趋势的长期观察，通过10个关键趋势勾勒出2025人工智 ...