深兰学院人工智能第五期

﹌潮流丶封鈊

深兰学院人工智能第五期

获课：yinheit.xyz/6054/

2024 年 AI 十大突破：从多模态大模型到自主智能体在科技飞速发展的 2024 年，人工智能领域可谓硕果累累，诸多突破性进展如璀璨星辰照亮了技术前行的道路，深刻改变着我们的生活与工作方式。从多模态大模型的跨越式发展，到自主智能体的崭露头角，这些突破不仅革新了技术格局，更为各行业带来了前所未有的机遇与变革。多模态大模型：感知与理解的飞跃多模态大模型作为 2024 年 AI 领域的关键突破，打破了传统单一模态的局限，让机器能够像人类一样，综合视觉、听觉、语言等多种信息进行学习与决策。以往，语言模型虽在文本处理上表现出色，却难以理解图像等视觉信息；视觉模型虽能识别图像特征，推理能力却捉襟见肘。而如今，多模态大模型成功整合二者优势，实现了感知与理解能力的质的飞跃。研究人员通过精心设计预训练的多模态编码器，搭建起不同模态信息交互的桥梁。以 CLIP 的视觉编码器为代表，它能将图像转化为向量表示，并与文本信息精准对齐。MiniGPT-4 选用的 EVA-CLIP 编码器更是青出于蓝，借助 EVA 模型预训练权重、LAMB 优化器及 FLIP 技术，在降低训练成本的同时，大幅提升了性能。还有基于卷积的 ConvNext-L 编码器，在开放词汇分割任务中凭借高分辨率和多层次特征，展现出卓越的效率。在参数规模方面，扩大 LLMs（大型语言模型）的参数规模成效显著。LLaVa-1.5 和 LLava-Next 的研究显示，将 LLM 参数规模从 7B 提升至 13B，模型在多个基准测试中全面进步；当参数规模达到 34B 时，即便训练数据多为英语多模态数据，模型也展现出新兴的零样本中文能力，凸显了参数规模对增强多语言处理能力的关键作用。不仅如此，研究人员还积极探索轻量化 LLMs，像 MobileVLM 系列采用缩小版 LLaMA，成功在移动设备上实现高效推理。此外，混合专家（MoE）架构崭露头角，MM1 和 MoE-LLaVA 在基准测试中优于对应密集模型，为多模态任务处理开拓了新方向。2024 年，多模态大模型在实际应用中大放异彩。在智能客服领域，它能同时处理客户的语音、文字及发送的图片信息，快速准确地理解问题并提供解决方案；在教育场景中，可依据学生的提问，结合教材文本、教学视频等多模态资源，生成个性化学习资料。多模态大模型正逐渐成为推动各行业智能化升级的核心力量。自主智能体：迈向 “数字员工” 新时代2024 年，自主智能体的发展同样引人注目，开启了人机协作的全新范式。以往的智能体多在孤立、受限环境中训练，决策能力与人类相差甚远。而基于大型语言模型构建的自主智能体，借助模型强大的知识储备与推理能力，能够在复杂环境中像人类一样感知、规划并行动，力求达成各种目标。以全球首款通用型 AI 智能体产品 Manus 为例，它的出现掀起了行业的波澜。在 GAIA 基准测试中，Manus 成绩斐然，性能远超 OpenAI 同类产品，其自主任务执行能力广泛覆盖金融分析、教育课件生成、工业设计等多个领域，单任务平均调用 5.3 个专业工具，复杂项目首次完成率突破 78%。Manus 采用精妙的多智能体协同架构，规划代理负责拆解任务、制定执行思路，执行代理依据规划调用各类工具完成子任务，验证代理则对任务结果严格把关，一旦发现问题，便及时反馈调整。同时，Manus 拥有庞大且丰富的工具库，涵盖信息检索、文档处理、数据分析等多种工具，并能根据任务需求动态调用、灵活切换，实现工具间的协同作业。更为关键的是，Manus 具备强大的自主学习与优化能力，基于大量优质数据持续训练，结合用户反馈和任务执行数据，不断优化工作流程与执行策略，如同一位经验丰富且不断成长的员工。与传统聊天机器人如 ChatGPT 相比，Manus 定位为 “数字员工”，更侧重于从需求理解到成果交付的全链路自主完成。它采用异步执行模式，用户下达指令后，即可在云端自动运行，完成任务后及时通知用户，期间还支持用户中途调整需求，极大提升了任务处理的自主性与灵活性。在实际应用场景中，Manus 可化身金融分析师，独立完成股票数据分析、市场趋势预测等复杂任务；在教育领域，能为教师批量生成个性化教学课件，助力教学工作高效开展。自主智能体正逐步从概念走向现实，成为推动各行业数字化转型的重要引擎。其他关键突破盘点1. AI 驱动的科学研究2024 年，AI 在科学研究领域成为得力助手。在材料科学中，AI 通过分析海量数据，预测新型材料特性，加速研发进程；生物医学里，助力解析蛋白质结构、筛选潜在药物靶点，为攻克疑难病症带来希望。2. 小数据与优质数据技术面对数据获取难题，小数据与优质数据技术应运而生。它让模型在少量数据下也能精准学习，通过挖掘数据深层特征，减少对大规模数据的依赖，降低数据收集成本，拓宽 AI 应用边界。3. 人机对齐进展人机对齐致力于让 AI 行为契合人类价值观与期望。通过优化训练算法，AI 能更好理解人类指令背后意图，在信息提供、决策辅助等方面，给出更符合人类需求与道德标准的结果。4. AI 使用边界与伦理监督模型随着 AI 应用广泛，使用边界与伦理监督至关重要。相关模型不断完善，从数据采集、模型训练到应用输出，全程监督，确保 AI 在合法、符合伦理道德的框架内运行。5. 可解释性模型发展可解释性模型使 AI 决策过程透明化。研究人员开发可视化工具、解释算法，让用户理解 AI 为何做出特定决策，增强对 AI 系统信任，推动其在医疗、金融等关键领域放心应用。6. 规模定律拓展规模定律在 2024 年进一步拓展，揭示模型性能与数据规模、模型复杂度、计算资源间的复杂关系，为优化模型训练、合理配置资源提供理论依据，指引 AI 性能持续提升。7. 具身小脑模型创新具身小脑模型专注于提升机器人等实体智能体的运动控制与协调能力。通过模拟生物小脑功能，使智能体在复杂环境中运动更灵活、稳定，为物流仓储、工业制造等领域的自动化作业注入活力。8. 实体人工智能系统完善实体人工智能系统整合硬件与软件，实现感知、决策、执行一体化。在智能家居、智能交通等领域，实体 AI 系统让设备互联互通，协同工作，构建高效智能生活、生产环境。9. 世界模拟器构建世界模拟器通过模拟现实世界运行规律，为 AI 提供虚拟训练环境。在其中，AI 可进行各种场景测试、策略优化，降低现实实验成本与风险，加速技术迭代升级。回首 2024 年，AI 十大突破构建起了一个更加智能、高效的未来蓝图。从多模态大模型对世界丰富感知与理解，到自主智能体作为 “数字员工” 的辛勤劳作，再到其他领域的创新突破，它们相互交织、协同发展，推动 AI 技术从实验室走向更广阔的应用天地，重塑着各行各业的发展格局。展望未来，AI 必将在这些突破的基础上，继续开疆拓土，为人类社会带来更多惊喜与变革，我们正站在一个智能新时代的起点，见证并参与着这场伟大的科技革命。

月河忆夏

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