尤其是提示工程和AI增强软件工程,依然停留在这条曲线的“期待膨胀期”,由此可见,大家对于人工智能产业应用,依然抱有很高的期待。
实际上,在经历了2023年的百模大战后,2024年人工智能已经开始进入到应用落地期,各种人工智能应用不断涌现,这也让人工智能再次成为2024年科技领域最热门的年度话题。
11月16日(本周六),在即将召开的2024 AI创新者大会暨PEC·提示工程峰会上,PEC China发起人、至顶科技CEO兼总编辑高飞将会与中国信通院人工智能研究所所长魏凯、硅基流动创始人袁进辉、智谱AI总裁王绍兰、钉钉副总裁,解决方案&战略客户部总经理邱达、邮储银行RPA+AI创新实验室(总行级)负责人潘淳五位来自“产研用”领域的重磅嘉宾,一起聊一聊:
2024年,人工智能技术有了怎样的进步,人工智能技术在被如何应用,人工智能产业化还有哪些关键问题……
以及,2025年,人工智能的关键词,又将是什么?
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谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。