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2025年及以后：人工智能创新
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原文英文，约7400词，阅读约需27分钟。
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内容提要
Tejas Kumar在IBM担任开发者关系工程师，讨论了2025年的AI创新。他指出，AI的历史可以追溯到1906年的马尔可夫链，近年来的进展包括生成式AI和深度学习，尤其是2017年提出的“注意力机制”论文为ChatGPT奠定了基础。2025年被称为“代理年”，届时AI代理将能够自主决策，简化用户体验，可能不再需要传统网页界面。
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关键要点
- Tejas Kumar是IBM的开发者关系工程师，讨论2025年的AI创新。
- AI的历史可以追溯到1906年的马尔可夫链，近年来的进展包括生成式AI和深度学习。
- 2017年提出的“注意力机制”论文为ChatGPT奠定了基础。
- 2025年被称为“代理年”，届时AI代理将能够自主决策，简化用户体验。
- AI并不是新事物，早在1906年就有统计模型的应用。
- 马尔可夫链用于预测系统的下一个状态，广泛应用于天气预测等领域。
- 早期的AI是基于规则的，程序员预先设定了规则。
- 1974年，反向传播算法的提出为深度学习奠定了基础。
- 2017年，谷歌的“Attention Is All You Need”论文引入了新的语言模型架构。
- ChatGPT的成功不仅在于模型本身，更在于用户体验的设计。
- ChatGPT在2022年迅速流行，但存在幻觉、知识截止和有限上下文等问题。
- 解决这些问题的方法包括检索增强生成（RAG）和向量搜索。
- 2025年，AI代理将成为主流，能够自主执行任务。
- 代理的定义是具有自主决策能力的实体，能够完成任务。
- 未来的AI将不再依赖传统的用户界面，而是通过自然语言与用户交互。
- 模型上下文协议（MCP）将成为AI工具的标准，允许无缝集成不同的工具和服务。
- 未来的用户体验将是通过自然语言直接与AI交互，而不需要访问多个网站。
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