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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多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。