田渊栋的2025年终总结：关于被裁和26年的研究方向

主要观点总结

本文主要描述了作者在经历职业波折后的反思与总结，包括在强化学习领域的探索、面对职业变动的心态变化以及未来的研究方向和信念。文章详细阐述了作者在职业过程中所面临的挑战和机遇，以及他对于大模型推理和打开模型黑箱的研究和探索。作者强调了可解释性在人工智能发展中的重要性，并提出对比物理学的发展历程，目前AI领域的可解释性研究仍处于初步阶段。

关键观点总结

关键观点1: 职业经历与反思

作者在经历一系列职业变动后，对于自己的工作进行了反思和总结，包括在强化学习领域的探索、面对职业变动的心态变化以及对未来的展望。

关键观点2: 研究方向与成果

作者介绍了自己未来的研究方向，包括大模型推理、打开模型的黑箱以及可解释性研究等。并详细阐述了在这些方向上的一些探索和成果，如连续隐空间推理、Token Assorted等工作。

关键观点3: 可解释性研究的重要性

作者强调了可解释性研究在人工智能发展中的重要性，并提出在特定场景下，可解释性的必要性。同时，作者对比了物理学的发展历程，指出了目前AI领域可解释性研究的挑战和未来的发展方向。