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AI 的走向

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发表于 2025-12-27 09:18 | 显示全部楼层 |阅读模式

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作者:微信文章
2026人工智能趋势前瞻文章中提到的10个AI趋势要点如下

1. Scaling Law驱动向AGI持续进化:尽管面临数据枯竭质疑,规模法则仍是AI能力提升核心路径,结合世界模型、具身智能等结构性创新可能推动AGI实现。

2. 多模态的ChatGPT时刻到来:Gemini、Sora等多模态模型通过直接感知物理世界信息,弥补纯文本模型局限,可能触发智能水平的非线性跃升。

3. 底层架构和学习范式多点开花:演化式AI、液体神经网络、嵌套学习等新兴技术路线挑战传统Transformer架构,探索更高效、动态的智能实现方式。

4. 仿真数据在物理AI领域大放异彩:机器人领域通过仿真数据低成本覆盖长尾场景,Sim-to-Real技术加速物理AI训练,成为工业化落地的关键基础设施。

5. AI4S有望出现行业变革突破:AI与自动化实验闭环结合,从算法辅助转向自主科研执行,可能压缩材料、生物等领域的研发周期。

6. 模应一体推动AI网络效应:模型与应用深度绑定后,Agent网络(交易型、知识型、工作流型)可能形成新型双边市场,实现"越用越强"的平台效应。

7. 迈入个性化软件新时代:AI编程降低开发门槛,软件从标准化产品转向即时生成的个性化工具,激活长尾需求市场。

8. 行业落地聚焦性价比和ROI验证:AI应用从边缘任务转向核心业务流程,企业关注点...
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