斯坦福大学教授李飞飞团队：关于 2024 年人工智能发展报告总结

斯坦福大学教授李飞飞团队关于 2024 年人工智能发展报告总结。

1. 核心信息

在2024年，人工智能（AI）领域取得了显著的进展，但也面临着挑战。

AI 在特定任务上超越了人类，如图像分类和语言理解，但在更复杂的任务上仍有局限。

工业界在 AI 研究中发挥了主导作用，尤其在机器学习模型的产出上。

训练大型AI模型的成本不断上升，例如 GPT-4 花了约 7800 万美金的，Gemini 花了约 1.91 亿美金。

美国、中国和欧洲是AI模型的主要贡献者，其中中国在 AI 专利方面领先。

AI 模型的可靠性评估缺乏统一标准，生成式 AI 投资激增，AI 提高了工作者的效率和质量，加速了科学和医疗的发展，美国 AI 相关条款发布数量急剧增加，全球对 AI 潜在影响的意识增强，紧张情绪上升。

2. AI 研究和发展

2.1 核心要点

AI 研究继续由工业界主导，公开源码的模型数量增加，训练成本上升，美国、中国和欧洲在 AI 大模型发展上占主导地位。中国在 AI 专利方面占据领先地位，GitHub上的 AI 研究资源和相关论文发表数量持续增长。

2.2 核心对比信息

从 2010 年到 2022 年，AI 相关的论文发表数量逐年增加，美国在发布优秀的机器学习模型数量上保持世界首位。

2.3 模型是否会用尽数据

AI模型的发展依赖于大量数据，但有担忧表示，计算机科学家可能很快就会用尽高质量数据。尽管合成数据可以缓解这一问题，但使用合成数据训练的模型可能会出现性能下降。

2.4 基础模型发展

基础模型在广泛的数据集上训练，具有多功能性，并适用于许多下游应用。这些模型在实际场景中的部