在2026世界人工智能大会主论坛上，一场名为《新青年与新一代AI》的圆桌对话引发广泛关注。没有晦涩的专业术语，也没有刻板的说教，几位活跃在AI领域的年轻人围坐在一起，畅谈新一代人工智能的发展方向。他们一致认为，真正的创新往往诞生于“非主流”的选择中，这种敢于突破常规的勇气，正推动着AI技术不断突破边界。
清华大学人工智能学院助理教授刘子鸣的科研经历颇具代表性。2024年，这位当时还在麻省理工学院攻读物理博士学位的年轻人，与导师共同提出了柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（KAN）。这一研究方向在三十年前就被判定为不可行，连他的导师最初也持怀疑态度。但刘子鸣坚持研究两周后，初步成果让导师改变了看法。如今，尽管KAN网络仍非主流，但他和团队正探索让AI理解科学规律的新路径，试图将神经网络与符号推理相结合，而非单纯依赖海量数据。
计算机视觉领域青年学者曹越的选择同样大胆。当行业集体涌向扩散模型时，他带领团队专注自回归和MoE技术路线。这位曾获马尔奖的科研人员认为，科研需要回归第一性原理，敢于相信自己的判断。如今，越来越多的团队开始转向这条路线，印证了他当初的前瞻性。曹越强调，真正会用AI的人往往经历过“顿悟时刻”——放下对自身能力的过度自信，才能真正感受到通用人工智能的临近。
Recursive创始成员诸葛鸣晨的“非共识”体现在职业选择上。作为多个明星AI项目的核心作者，他拒绝了互联网大厂的优厚offer，选择赴海外攻读博士学位。在他看来，名校光环虽诱人，但长期科研沉淀和良师指导更为珍贵。这段经历让他形成了关于AI演进的系统思维，目前正致力于开发能让AI通过解决问题实现自我进化的技术。
这些年轻人普遍认为，年轻一代在AI领域的优势在于“敢于尝试”和“善于借力”。刘子鸣半开玩笑地说，最大优势是懂得“偷懒”——让AI处理重复性工作，从而腾出精力探索新现象、提出好问题。曹越指出，当代年轻人对既有经验的依赖性降低，更愿意相信AI的能力。诸葛鸣晨则强调，用好AI的关键在于合理拆解任务，既信任技术又不盲目依赖，最终对结果负责。
对于未来AI的发展，这批年轻人提出了更高期待。刘子鸣希望AI能成为自主发现新模型的“研究员”，而非被动等待人类输入算法；曹越设想AI能实现端到端视频创作，让普通人独立完成高质量影视作品；诸葛鸣晨则致力于开发具备递归进化能力的“通用问题求解器”，使智能系统能自主攻克复杂科研难题。
本届大会特别为青年创业者设立了H4展馆和“OPC独立先锋挑战赛”，聚焦“原创、开源、个体”，为一人团队提供展示平台。参会青年表示，新一代AI的故事不仅存在于顶级论文和发布会上，也可能始于某个突然闪现的好问题。这种从底层思维突破的创新模式，正在为人工智能领域注入新的活力。
