2025：AI狂飙下的焦虑与追问
Aug 16, 2025
回顾 2025 已过大半，人们对时间的记忆往往由重大事件的节奏所塑造。而在这一年，很少有议题能像人工智能（AI）那样，以如此高频率占据公共话语的中心。AI 不再只是学术研究的专属命题，也不仅仅是产业链上的某个技术环节，而是以一种全局化、系统化的姿态，渗透进技术、经济、政治与文化的每一个层面，重塑社会的运转逻辑与未来想象。
微信公众号：现代软件技术
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回顾 2025 已过大半，人们对时间的记忆往往由重大事件的节奏所塑造。而在这一年，很少有议题能像人工智能（AI）那样，以如此高频率占据公共话语的中心。AI 不再只是学术研究的专属命题，也不仅仅是产业链上的某个技术环节，而是以一种全局化、系统化的姿态，渗透进技术、经济、政治与文化的每一个层面，重塑社会的运转逻辑与未来想象。
本文论述强化学习（RL, Reinforcement Learning）在未来人工智能发展中的重要性为主线，同时探讨了基于监督微调大模型（SFT, Supervised Fine-Tuning）的局限性，以及为何强化学习是未来实现通用人工智能（AGI, Artificial General Intelligence）的方向。
DeepSeek-R1热潮的背后，反映出的是对新技术潜力的极大兴趣与期待。然而，面对这样的技术进步，我们应该保持冷静和批判的态度去审视它所带来的真正价值与潜在风险。
在充满竞争的工作环境中，每个人既希望实现个人价值，又期望与他人保持和谐的人际关系。那么如何积极地应对挑战，不仅是职业发展的需要，更是个人成长的必经之路。本文从多个角度探讨如何在追求实现个人价值的过程中，与他人和谐共处，建立和维护有效的人际关系，通过理性地应对工作中的问题与挑战，逐步达成自我实现。
展望2025年，AI技术的发展将不再仅仅追求模型的规模和复杂度，而是更加注重应用的实际效果，如何将AI技术与具体业务紧密结合，如何提升模型在实际任务中的性能，才是最重要的目标。
