Agent(代理)一概念起源于哲学,描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域,"Agent"...
2025-04-17 36 人工智能AI行业报告
人工智能1.0时代(2012年-2018年):人工智能概念于1956年被提出,AI产业的第一轮爆发源自2012年,2012年AlexNet模型问世开启 了CNN在图像识别的应用,2015年机器识别图像的准确率首次超过人(错误率低于4%),开启了计算机视觉技术在各行各业的应用,带 动了人工智能1.0时代的创新周期,AI+开始赋能各行各业,带动效率提升。但是,人工智能1.0时代面临着模型碎片化,AI泛化能力不 足等问题。 人工智能2.0时代(2017年-至今):2017年Google Brain团队提出Transformer架构,奠定了大模型领域的主流算法基础,从2018年开 始大模型迅速流行,2018年谷歌团队的模型参数首次过亿,到2022年模型参数达到5400亿,模型参数呈现指数级增长,“预训练+微调” 的大模型有效解决了1.0时代AI泛化能力不足的问题。新一代AI技术有望开始全新一轮的技术创新周期。
自18年起大模型快速流行,有望重新定义人工智能产业。2018年以来,预训练语言模型 (PLM) 及其“预训练-微调”方法已成为自然语言 处理(NLP)任务的主流范式,该范式先利用大规模无标注数据通过自监督学习预训练语言大模型,得到基础模型,再利用下游任务的有标 注数据进行有监督学习微调模型参数,实现下游任务的适配。规模越大的模型不仅在已知任务上有着更好的表现,同时展现出完成更复杂 的未知任务的强大泛化能力。AI的1.0时代:存在模型碎片化明显、AI泛化能力不足等问题,导致大多数行业需要花费巨大成本来收集和标注数据,从而导致规模不经 济,而且下游场景存在诸多细分小场景,其商业化价值小、有效数据少、模型训练不足。 AI的2.O时代:“预训练+微调”大模型能显著降低AI工程化门槛,预训练大模型在海量数据的学习训练后具有良好的通用性和泛化性, 细分场景的应用厂商能够基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得显著的效果,使得人工智能有望构建成统一的智能底座,AI+赋能 各行各业。本轮的生成式AI有望从简单的内容生成,逐步达到具有预测、决策、探索等更高的认知智能。
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