隨著大模型的參數(shù)規(guī)模越來越大 文、圖、視等方面的 多模態(tài)能力越來越強(qiáng) 人們?cè)谏詈凸ぷ髦幸延与x不開 人工智能（AI）這一強(qiáng)大的工具 在我們剛剛邁進(jìn)的2025年 AI又將如何演變進(jìn)化
在德國漢諾威工博會(huì)上，參觀者與一款智能機(jī)器人 進(jìn)行“石頭剪子布”游戲。 圖源：新華社 大模型：應(yīng)用更廣、推理更強(qiáng) 在微軟官網(wǎng)日前發(fā)布的 六大AI趨勢(shì)文章中微軟相關(guān)負(fù)責(zé)人Chris Young表示 過去一年 大量個(gè)人和組織 從人工智能實(shí)驗(yàn)階段 轉(zhuǎn)向了更有意義的實(shí)際應(yīng)用
圖源：微軟官網(wǎng) 2024年 各家大模型不再簡單競爭參數(shù)規(guī)模 而是將兼具文字圖片視頻等 不同能力的多模態(tài) 作為重要發(fā)力點(diǎn) 而高度專業(yè)化的模型 還可以為特定任務(wù)或行業(yè) 實(shí)現(xiàn)量身定制 谷歌近期發(fā)布的《2025年AI商業(yè)趨勢(shì)報(bào)告》 預(yù)測(cè)多模態(tài)AI將成為 企業(yè)采用AI的主要驅(qū)動(dòng)力
在2024年服貿(mào)會(huì) 展出的一款人工智能骨科手術(shù)機(jī)器人 圖源：新華社 AI的邏輯推理能力也在提升 如OpenAI推理模型o3版本 在數(shù)學(xué)、編程、博士級(jí)科學(xué)問答 等復(fù)雜問題上 表現(xiàn)出超越部分人類專家的水平 微軟發(fā)布的六大AI趨勢(shì) 進(jìn)一步提到 AI將加速科學(xué)研究突破 有望在自然科學(xué)、可持續(xù)材料藥物發(fā)現(xiàn) 和人類健康等領(lǐng)域 釋放新的能力 2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)、化學(xué)獎(jiǎng)的歸屬 也凸顯著人工智能對(duì)推動(dòng)科研的貢獻(xiàn)
2024年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)公布現(xiàn)場 圖源：新華社 智能體：更加普及、更會(huì)幫忙 “在2025年，我們可能會(huì)看到 第一批AI Agent（智能體）加入勞動(dòng)力大軍” “我們開始將目標(biāo)轉(zhuǎn)向更遠(yuǎn)的地方 轉(zhuǎn)向真正意義上的超級(jí)智能” 在1月6日發(fā)布的“年終總結(jié)”中 OpenAI CEO山姆·奧特曼（Sam Altman） 這樣展望
德勤公司發(fā)布的《2025年技術(shù)趨勢(shì)》報(bào)告 預(yù)測(cè)智能體很快將能支持軟件開發(fā)人員 以及供應(yīng)鏈經(jīng)理、金融分析師等工作 微軟發(fā)布的AI趨勢(shì)文章更是認(rèn)為 智能體將徹底改變工作方式 隨著記憶、推理和多模態(tài)能力的進(jìn)步 它將能夠處理更復(fù)雜的任務(wù) 擁有新的技能和互動(dòng)方式 甚至智能體之間的協(xié)作能力 也將得到加強(qiáng)它們 可以像人類團(tuán)隊(duì)成員一樣 協(xié)同工作共享信息和資源 共同完成復(fù)雜的任務(wù)
2024年世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)“互聯(lián)網(wǎng)之光”博覽會(huì)上， 參觀者與一款智能機(jī)器狗互動(dòng) 圖源：新華社 新挑戰(zhàn)：“規(guī)模定律”恐難延續(xù) 過去一段時(shí)間 大模型的快速發(fā)展符合“規(guī)模定律” 即大模型的性能隨著模型參數(shù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和計(jì)算量的增加 而線性提高 但由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)即將耗盡 更大規(guī)模訓(xùn)練的能耗和成本激增等因素 “規(guī)模定律”可能難以延續(xù) 有從業(yè)人員表示 現(xiàn)在越來越多的企業(yè) 更注重AI算法的調(diào)優(yōu) 同樣的模型能力 可被放到一個(gè)更小的參數(shù)規(guī)模里 表明模型的能力密度不斷增強(qiáng)因此， 有研究者提出 “密度定律”指AI模型的能力密度 隨時(shí)間呈指數(shù)級(jí)增長
圖源：36Kr 微軟在其發(fā)布的AI趨勢(shì)文章中提到 高級(jí)推理能力等方面的進(jìn)步 對(duì)模型創(chuàng)新非常重要 而數(shù)據(jù)整理和后期培訓(xùn)方面的進(jìn)步 也同樣關(guān)鍵 例如，微軟的小型Phi模型系列 表明管理較小但高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集 也可以提高模型性能和推理能力 近期發(fā)布的DeepSeek-V3大模型 用了兩個(gè)月時(shí)間訓(xùn)練性能匹敵GPT-4o的開源模型 但前者訓(xùn)練成本比后者降低了約10倍 業(yè)內(nèi)人士預(yù)測(cè) 小模型的吸引力可能在2025年大幅增高 撰文：孔繁鑫、陳疆偉編輯：李飛排版：李汶鍵統(tǒng)籌：李政葳 參考：新華社、微軟官網(wǎng)、財(cái)聯(lián)社、量子位、騰訊網(wǎng) 來源： 世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì) |
