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2024年最重要的AI趋势
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内容提要
2024年将是生成式人工智能（AI）未来的关键一年。生成式AI的发展与计算机类似，不断推出更小、更高效的模型，并在大多数基准测试中超越闭源模型。现在的重点转向治理、中间件、训练技术和数据管道，以使生成式AI更加可信和易于访问。2024年的关键趋势包括现实的期望、多模态AI、更小的语言模型、GPU短缺、模型优化、定制本地模型、更强大的虚拟代理、监管和伦理关切以及工作场所中的影子AI。
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关键要点
- 2024年将是生成式人工智能（AI）发展的关键一年。
- 生成式AI的发展与计算机的演变相似，目标是推出更小、更高效的模型。
- 2023年，开源基础模型的效率显著提高，许多模型在基准测试中超越了闭源模型。
- 未来的重点将转向治理、中间件、训练技术和数据管道，以提高生成式AI的可信度和可访问性。
- 2024年的关键趋势包括现实的期望、多模态AI、小型语言模型、GPU短缺、模型优化、定制本地模型、强大的虚拟代理、监管和伦理关切以及工作场所中的影子AI。
- 企业对生成式AI的理解逐渐成熟，期待短期内实现显著的转型影响。
- 多模态AI将增强AI在不同数据类型上的处理能力，提升用户体验。
- 小型语言模型的开发将减少资源消耗，推动AI的民主化。
- GPU短缺和云计算成本的上升将推动小型模型的需求。
- 模型优化技术的进步使得小型模型的性能提升变得更加可行。
- 企业可以通过定制本地模型和数据管道实现差异化竞争。
- 虚拟代理的应用将扩展到更复杂的任务自动化。
- 生成式AI的潜在滥用和监管问题将影响其发展和应用。
- 企业需要制定清晰的生成式AI政策，以应对员工在工作场所的非正式使用（影子AI）。
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