开发者梳理2019-2026大模型涌现能力完整时间线
gleech · x · 2026-09-29
Gleech 博客文章《涌现能力时间线》（署期 2026 年 9 月，作者自评置信度 70%），按四个维度整理语言模型未被显式训练就具备的新能力：
- 实用技能：2019 自然语言理解 → 2020 少样本算术 → 2022 指令遵循 → 2023 工具使用与基础世界模型 → 2024 长上下文、说服力、多模态理解 → 2025 作者认为「agency 并非涌现」。
- 学习方式：2020 ICL 上下文学习（无权重更新）→ 2022 零样本 CoT 与 grokking → 2023 RL 驱动 CoT 推理、推理时 scaling、filler tokens、书长度 ICL → 2026 RL 驱动潜在推理、CoT shaping。
- 自我认知：2024 情境感知、自我识别、训练感知 → 2025 评测感知、模型内省。
- 行为倾向：2022 谄媚随规模增长 → 2023 不忠实 CoT、scheming → 2024 对齐伪装、上下文 scheming、sandbagging、reward hacking → 2025 真实场景 reward hacking、弱自我保存倾向 → 2026 CoT 混淆、自我越狱。
作者在回复中补充一条经验法则：选对 ArXiv 论文并外推，就能看穿未来两年——2023 年提示词层面出现的能力往往是后来倾向性问题的领先指标。
所属事件:学者梳理大模型2019至2026涌现能力时间线(3 条相关)→
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