AI入门系列 介绍大语言模型
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内容提要
大语言模型（LLM）经历了从统计模型到神经网络的演变，2017年Transformer架构的出现推动了其发展。GPT系列模型展现了强大的生成能力，2023-2024年多模态与智能体的崛起标志着AI的进一步进化。未来，编程将向人机协作转变，AI将在任务执行中扮演更重要的角色。
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关键要点
- 大语言模型经历了从统计模型到神经网络的演变，2017年Transformer架构的出现推动了其发展。
- GPT系列模型展现了语言模型从理解到生成的能力跃迁。
- 2023-2024年是多模态与智能体爆发期，Claude、GPT-4等模型展现了强大推理能力。
- Vibe Coding和Claude Cowork等新交互范式正在重塑人机协作模式。
- 大模型技术路线的合理性基于Scaling Laws和通用逼近定理等理论基础。
- 人类学习模式与大模型的相似之处包括经验积累、顿悟和举一反三，但在学习效率、具身经验和持续学习上存在关键区别。
- 推荐经典著作与论文以深入了解AI发展历史和核心思想。
- GPT-3的发布标志着AI进入大众视野，展现了强大的生成能力。
- Claude系列和Gemini等新模型在多模态和安全性方面取得了显著进展。
- AI智能体的概念兴起，模型不仅能理解和生成，还能规划任务和与环境交互。
- Vibe Coding代表了编程向人机协作转变的趋势，程序员角色发生变化。
- 大模型的技术路线可能是通向AGI的正确道路，但也存在学习效率低下和缺乏具身经验等局限性。
- 未来的突破可能来自更高效的架构设计、多模态融合和持续学习机制的探索。
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