2024 年 AI 辅助研发趋势

2024 年 AI 辅助研发趋势
随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，推动了科技进步。2024年，随着AI技术的进一步成熟，AI辅助研发的趋势将更加明显，其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。

AI 辅助研发趋势我想说一下他的发展历程

人工智能（AI）技术最新进展的详细概述：

1. 大模型的发展：

   • 大模型领域的发展主要集中在现有模型的扩展和优化上。例如，ChatGPT从GPT-3.5升级到GPT-4，DALL-E 2升级到DALL-E 3，以及Stable Diffusion 2.0升级到Stable Diffusion XL。这些升级通常涉及模型架构的改进和参数数量的增加，以提高模型的性能和生成能力。

2. 模型透明度和开源模型：

   • 业界研究者在论文中公开的研究细节越来越少，这可能会影响到AI技术的透明度和可复现性。例如，OpenAI在GPT-4的构建过程中没有提供详细的信息。开源模型的发展也在继续，但不再是简单地追求模型的规模，而是开始探索混合专家模型（MoE）等新的方向。

3. AI模型的上下文长度和多模态能力：

   • 大语言模型的输入上下文长度得到了扩展，例如GPT-4支持的上下文长度达到了128k tokens。这使得模型能够处理更长的文本序列，提高了对话和文本生成的质量。同时，开源模型也开始尝试多模态能力，例如Fuyu-8B模型在处理图像时采用了新的方法。

4. AI在科学研究中的应用：

   • AI技术正在帮助加速科学进步，例如在控制氢聚变、提高矩阵运算效率以及产生新的抗体等方面。Nvidia使用AI强化学习代理来改进为AI系统提供动力的芯片设计，谷歌使用其LLMs之一PaLM来建议改进同一模型的方法。

5. AI技术的伦理和社会影响：

   • 随着AI技术的快速发展，其伦理和社会影响也受到了广泛关注。这包括数据隐私、算法偏见、就业影响等问题。研究者和政策制定者正在探讨如何确保AI技术的负责任和公平使用。

6. AI技术的局限性和未来展望：

   • 尽管AI领域取得了显著进展，但仍存在一些局限性，如大模型幻觉、版权争议、评估标准不统一等问题。展望未来，大语言模型可能会在计算机科学之外的STEM研究领域发挥更大影响，同时，高性能GPU紧缺的问题可能会推动定制AI芯片的开发。

7. AI技术在企业中的应用：

   • 根据麦肯锡的调研，全球范围内企业的AI使用率大幅提升，但中国企业的AI使用率暂时落后于全球平均水平。中国企业在AI战略、人才培养和业务结合方面有很大的进步空间。

这些进展表明，AI技术正在不断发展和成熟，其应用范围也在不断扩大。随着技术的进一步发展，我们可以期待AI将在更多领域发挥重要作用，同时也需要关注其带来的潜在挑战。