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3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启".(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭".(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口.)

数据来源：工业和信息化部

过去3年
，基于大模型的人工智能从一项前沿技术，加速成长为引领新一轮产业变革的重要驱动力。从语言模型到多模态理解生成 ，再到各种完成复杂任务的智能体
，智能边界不断突破，模型的使用量持续增加 ，应用落地越来越多
。预计未来几年
，人工智能技术进步和产业变革仍将高速发展，甚至更快。

在人工智能技术发展进程中 ，我国的科技公司扮演着越来越重要的角色
，在成本效率和开源上确立了初步优势 。在算力受限的情况下，我国企业充分利用人才和工程师的红利 ，做了大量创新
，极大提高了大模型训练和推理的算力使用效率，从而训练出多个受到国际认可的大模型
。目前在开源领域 ，中国大模型的使用量已经超过了美国的模型，并且有多家国内公司在该领域呈现你追我赶的态势。

基于大模型的人工智能研发
，由于投入巨大，每一代模型的研发周期往往长达半年到一年 ，因此研究方向的选择非常关键 。通过实践和观察
，我认为有两件事情非常重要：一是模型的技术指标能够触达智能水平的最前沿；二是模型要有自己的特色，并且契合生产力变革的发展趋势
。

首先要敢于持续“摸高 ”。每一代模型的方法突破往往是来自解决一个代表智能水平的问题 ，得到一套能泛化的方法
，然后将这套方法推广、重新训练，从而提升模型整体能力 。例如 ，在一年前开始大火的推理模型
，底层的方法突破来自解决奥林匹克数学竞赛的问题
。我们要瞄准最前沿
、勇闯技术无人区，解决人工智能领域的世界级难题 ，从而训练出拥有世界顶级水准的大模型。

其次是模型的研发方向要符合生产力变革的发展趋势 。人工智能最终还是要产生实际的社会价值和商业价值
，促进生产力的提升，才能长期健康发展
。而生产力的变革又给人工智能提供了绝佳的问题定义和场景。比如原本只有专业的程序员和团队配合才能完成的复杂编程工作 ，现在借助AI辅助编程，很多个人开发者也可以完成 。这让软件的供给和开发迭代的速度显著加快
，也使得AI辅助编程迅速发展为具有近千亿元市场规模的产业。随着新质生产力的培育与发展，还有大量的产业可以跟人工智能结合 ，提供广阔的技术应用和产业发展空间
。AI“变革”了旧的生产力和老的产业
，也将催生出新的产业。

从全球范围来看，得益于人工智能边界的新突破、新场景落地 ，基于大模型的应用收入每年呈几倍的增长
，增量远大于存量 。我们对未来充满信心，因为我们看到了在人工智能产业的发展中 ，有本土成长起来的优秀人才梯队 、算力供应链以及全球领先的使用AI的用户群体和企业
。尤其我国有大量的年轻人学习和从事人工智能相关的工作。目睹和亲历中国企业同样能做出来一代代更好的技术
，这些年轻人才对技术创新和产品创新也越来越有自信，也敢于做更具突破性的尝试 。

让模型越来越聪明 ，解决各个行业的复杂问题
，靠的是各个研发要素的有效组织
、社会环境的创新包容以及技术和商业的持续沉淀
。我相信，经过持续的努力和积累 ，中国人工智能产业生态将日臻完善，技术会继续蓬勃发展
，也将为社会的发展和人类的进步带来更大的推动力。

（作者闫俊杰为稀宇科技创始人、首席执行官，人民日报记者黄晓慧采访整理）

《人民日报》（2026年02月02日19版）