2024年大模型发展回顾与展望（下）

展望2025年，AI技术的发展将不再仅仅追求模型的规模和复杂度，而是更加注重应用的实际效果，如何将AI技术与具体业务紧密结合，如何提升模型在实际任务中的性能，才是最重要的目标。

大模型落地Pipeline方式依旧主流

在复杂任务的处理过程中，pipeline方式依然是主流的实现模式。流水线方式通过将复杂任务分解为多个阶段，每个阶段由不同的模型进行处理，从而使得每个模型可以在其擅长的领域内发挥最大的效能。

在实际应用中，如何将大模型有效地集成到业务流程中仍然是一个挑战。大模型的推理速度和计算资源消耗是影响其广泛应用的瓶颈之一，因此，现阶段，流水线方式通过模块化管理复杂任务，依然是主流的解决方案。

大模型的推理能力不会有太大突破

自从GPT-o1提出CoT方式以来，这一推理方法成为了大模型推理的重要方向。CoT模拟了人类的思考过程，允许模型在执行任务时逐步推理，生成更长的思维链条，从而提高推理的准确性。GPT-o1的CoT方式尤其在解决复杂问题时表现出色，能够通过逐步分析和推导得出答案。

然而，尽管CoT方式在多个任务上取得了较好的效果，但2025年，基于目前技术和资源的限制，大模型的推理能力可能不会有太大突破。大模型在推理时需要大量的计算资源，并且如何进一步优化推理过程，减少计算开销，依然是一个亟待解决的问题。因此，未来大模型推理的提升空间将更多体现在如何结合高效