第 2 章：技术性能 —— 2024 年人工智能指数报告 [译]
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原文中文，约33500字，阅读约需80分钟。
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内容提要
本文介绍了2023年人工智能（AI）在技术性能方面的全面进展，包括视觉常识推理、道德推理、因果推理、音频生成、智能体和强化学习等方面的能力和表现。同时，还介绍了一些新的技术和方法，如提示技巧、微调和闪电解码，以提高AI系统的性能和效率。此外，还提到了AI系统对环境的影响和一些积极的环境保护应用。总体而言，AI在多个领域的性能和能力已经取得了显著的进展。
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关键要点
- 2023年人工智能在视觉常识推理、道德推理、因果推理等方面取得显著进展。
- 多模态AI模型如Google的Gemini和OpenAI的GPT-4展现出在图像、文本和音频处理上的灵活性。
- AI系统在图像分类和语言理解等基准测试中超越人类，但在复杂任务如竞赛级数学和视觉常识推理中仍有不足。
- 新兴的基准测试如SWE-bench和HEIM旨在评估AI在更复杂任务中的表现。
- 数据优化和人工评价逐渐成为提升AI性能的重要趋势。
- 大语言模型的应用使机器人在操作和互动能力上有了显著提升。
- AI智能体在自主运行能力上有了显著进步，能够完成复杂的现实任务。
- 封闭模型在选定基准测试中表现优于开放模型，平均性能优势达24.2%。
- 2023年发布的多个关键AI模型如Claude、GPT-4和Stable Diffusion v2等，推动了AI技术的发展。
- AI在环境保护方面的应用逐渐增多，显示出积极的环境影响。
- AI系统的训练和推理过程对环境的影响逐渐受到关注，尤其是碳排放问题。
- 新技术如闪电解码和QLoRA等正在提升AI模型的效率和性能。
- AI的推理能力在视觉推理、道德推理和因果推理等领域不断提升，但仍需进一步研究。
- AI在音频生成和智能体技术方面的进展为未来应用提供了新的可能性。
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