全球顶级实验室进入「后训练环境扩展」时代：高保真仿真沙箱成模型进化新算力引擎

顶尖前沿实验室发表最新联合行业展望：随着纯文本预训练边际效益递减，AI 演进的关键驱动力已全面转向「后训练环境扩展（Post-Training Environment Scaling）」。各大实验室正在将上万张 GPU 算力转向构建包含真实物理、网络安全演练与复杂操作系统的高保真仿真沙箱，通过强化学习验证奖励（RLVR）驱动模型自主演化。