2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,其中加快实施重点行动包括“在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用”,强化基础支撑能力，包括“培育人工智能应用服务商，发展“模型即服务’、智能体即服务’等，打造人工智能应用服务链
2023年7月，国家网信办等七部门发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》,鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应用生态体系。
Al大模型早期研究聚焦模型训练
过去几年，A大模型的发展重心主要集中在参数规模的不断广展和J川练数据的海量积累上，以追求更强的语言理解和生成能力。
然而，通过模型体量增长带来的性能提升局限性逐渐显现，同时带来的训练成本与时间的攀升也决定了能进行“规模竞争”的企业越来越少，单纯注重模型训练已难以满足市场对实时性、精准性和参与度的需求
重推理成为Al大模型建设方发展新趋势
重推理强调模型在推理链条上的优化，包括增强模型的逻辑推理、多步骤思考、因果分析和工具调用能力。
2024年以来，OpenAI发布的GPT-4.1和GPT-45,显著提升了推理能力和上下文理解深度，支持高达百万token的长上下文，使模型能处理更复杂的推理任务。谷歌的Gemini 2.0系列入了Thinking”模式，通过链式推理和工具调用进一步提高了解决复杂问题的能力，推动了智能体架构的实现
应用方不断创新Al大模型应用新范式
A大模型推理能力提升带来日益显著的商业价值，越来越多的应用方入局探索A大模型的创新使用场景，促进A大横型从语言生成工具，转变为多场景、多模态的智能助理
例如OpenA通过播件(Plugins)和AP将大横型深度集成到办公套件、搜素肇、编程轴助工具中，提升了企业和个人的生产力。Meta推出的LaMa3.2和轻量级版本，适配移动端和边缘设备，推动了模型维实时交互和低助耗设备上的应用
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