WAIC 2026 聚焦后 Scaling 时代智能体范式，国产记忆架构等矩阵亮相
后 Scaling 时代智能体成为核心，国产技术矩阵以记忆架构破解大模型认知固化，推动 AI 从工具进化为持续学习的智能伙伴。
Scaling Law 算力缩放定律边际效益递减，行业共识转向后训练与推理时计算等三维缩放。长期记忆架构（如 MemTensor）旨在解决大模型无持续状态、无自我迭代的短板，实测相比 OpenAI 全局记忆准确率提升 39%，Token 成本降低 61%。WAIC 2026 将集中展示国产智能体从技术验证走向工业化部署的路径。
正文摘录
.jpg)   2026年，AI 产业走到一个关键分水岭：传统算力、参数堆叠的 Scaling 增长模式（通过扩大模型规模来提升性能）边际效益持续递减，行业正式告别粗放式模型竞赛，迈入以智能体为核心、以场景落地与产业增效为目标的后 Scaling 生产力新时代。技术路线的迭代分化，也成为中国 AGI（通用人工智能）差异化突围、实现弯道赶超的核心机遇。