AI大模型 | 吴恩达看到的4个AI发展趋势

最近吴恩达（Andrew Ng）在多个演讲中都提到了他所看到的当前四个AI趋势。

第一，Agent普及所带来的token优化需求

Agent工作流会消耗大量token，这就会给AI应用带来体验（慢）和成本（贵）两方面的挑战。为了提升体验、降低成本，token优化的需求日益增长。像SambaNova、Cerebras、Groq这样的公司正在提供相关服务。这些公司在软件和硬件方面进行创新，将显著提升智能代理工作流的效率。

第二，大语言模型在工具使用方面的能力提升

大语言模型最初是为回答人类问题和执行人类指令而优化的，比如"为什么莎士比亚要写《麦克白》？"这类在互联网上常见的问答类问题。但是对于agent来说，他们要执行很多问答之外的其他功能，比如使用工具、规划/推理（如OpenAI o1）或使用计算机（如Claude计算机使用）。因此，大语言模型现在经常被调优以更好支持工具使用。就在几周前，Anthropic发布了一个支持计算机使用的模型。这些令人兴奋的发展大大提升了agent性能上限，使agent能够实现更多功能。

第三，数据工程的重要性提升

数据工程的重要性日益上升，特别是在非结构化数据（文本、图像）管理方面。机器学习的价值过去主要体现在结构化数据（如数字表格）上，但有了GenAI后，我们在处理文本、图像、视频甚至音频方面的能力比以往都要强。数据工程在非结构化数据及其元数据的管理和部署方面变得越来越重要，这需要大型企业投入大量努力。

第四，多模态应用的快速发展

文本处理革命已经到来，图像处理革命即将到来，将在娱乐、制造、自动驾驶、安全等领域实现众多新的视觉AI应用。图像处理革命虽然还处于早期阶段，但随着这一革命的推进，许多个人和企业将能够从视觉数据中获取前所未有的价值，这将显著扩大我们可以构建的应用范围。

如果再加一条的话，我觉得可以增加“agent开发工具的发展”。这几天“扣子”刚刚做了改版，让agent的开发能力变得更加强大和灵活；其他几个agent开发工具也在快速迭代。

这几个趋势都直接或者间接的让agent变得更强、更快、更便宜。预计后面两年，agent相关技术和生态的成熟会让AI真正落地，应用的数量快速增加，并且大量应用达成商业化的成功。

对AI的期许应该会很快实现。

如何学习掌握AI大模型？

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