廣東
在過去的兩年里，人工智能的發(fā)展重點是用戶群的擴(kuò)展和公眾范圍內(nèi)的普及。這很自然，因為用戶增長是任何商業(yè)模式的關(guān)鍵部分。然而，到目前為止，可以說大型語言模型（LLM）已經(jīng)廣泛普及：對于地球上大多數(shù)普通人的大多數(shù)問題，許多大型語言模型都能給出相當(dāng)不錯的答案。
在接下來的五年里，我認(rèn)為焦點將轉(zhuǎn)向人工智能加速工程和科學(xué)研究的能力，而這正是技術(shù)進(jìn)步的引擎。在任何領(lǐng)域的創(chuàng)新前沿，按定義都會存在許多懸而未決的問題，并且有很大的改進(jìn)空間，讓更先進(jìn)的人工智能發(fā)揮作用。這里的意義重大，因為進(jìn)步會不斷累積，同時人工智能加速人工智能研究本身也形成了一個強(qiáng)有力的正反饋循環(huán)。
換句話說，在改進(jìn)普通用戶查詢方面，潛力相對有限；但在提升那1%的查詢體驗（這些查詢可以加速技術(shù)進(jìn)步），以及解決用戶目前不敢提問的問題（因為模型還不夠智能）方面，潛力巨大。人工智能研究往往會優(yōu)先改進(jìn)潛力巨大的領(lǐng)域，而在科學(xué)創(chuàng)新方面，這種潛力和收益將會非常可觀。”
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