人工智能行业进展迅速，不断涌现新的价值趋势和热点。模型训练和多种模态技术持续进步，AI在科研和商业领域的深入应用也日益显著。这些新动态成为当前AI领域的焦点，同时亦存在潜在风险。
基础模型性价比下降
基于Scaling Law提升性能的基础模型训练模式，其性价比正逐渐下降。相关数据显示，这一下降趋势日益显著。过去，此类训练模式是性能提升的关键手段，但目前其在某些方面已不再那么高效。这一现象推动了对后训练和特定场景下Scaling Law的研究。同时，强化学习在发现后训练和推理阶段的Scaling Law中扮演关键角色，预计将受到更多关注并迎来创新性的开发。
目前，众多研究团队正将关注点转向后训练和特定应用场景的深入研究，旨在寻求创新进展。在此过程中，各种算法和数据处理技术正被不断尝试。毕竟，在竞争激烈的AI领域，发现新的突破点有可能助力占据技术制高点。
原生多模态大模型发展
原生多模态大模型的构建是多模态大模型技术发展的核心趋势。在训练初期，多模态数据的整合便受到了关注。例如，全球一些领先的科研机构正致力于在训练过程中同步整合视觉、音频、三维等不同模态的数据，以实现多模态的统一。这种技术路径具有广阔的发展前景，有望为多模态技术的进步带来前所未有的机遇。
该领域的发展趋势与多模态数据处理需求相契合。当前，数据形态日益复杂多变。若成功构建原生多模态大型模型，信息输入输出将更加高效精准。这将使模型在智能安防、智能家居等多种应用场景中得到广泛应用。
AI对科研影响
2024年，科研界采用AI技术的相关人员数量迅速增长。这一现象使得AI在科学研究方法和流程上的变革作用日益明显。据不完全统计，众多科研机构中，已有超过一半的科研人员开始尝试将AI技术应用于自己的研究。在AI的助力下，科研活动正逐步从单一任务的优化转向处理复杂、多变和交叉问题的方向。
这种变革在具体科研项目中也有所体现。比如，在涉及大型且复杂的物理实验模拟时，人工智能技术能够迅速处理大量数据以进行预测，显著提高了研究进程的效率。这种从数据处理到研究方向的转变，为科学界展现了一种新型研究范式的潜在发展前景。
商业应用新态
2024年，工业场景中涌现出更多具身智能应用。人形机器人领域，部分产品已进入量产阶段。在制造业的大型企业厂房，人形机器人正参与部分生产流程。这些应用在降低人力成本、提升生产效率等方面已初见成效。
新兴科技企业正积极进军该领域，企业及资本的注入无疑将推动商业应用趋势的加快。同时，具身智能应用的多样化演进，也引发行业对如何建立有效监管与规范机制的深入思考，以避免无序竞争和潜在安全威胁。
世界模型前景
世界模型正迅速推出，并有望成为多模态大型模型的未来阶段。众多科技企业已将大量资源投入到世界模型的研究与开发。就发展投入而言，世界模型的规模和研发强度持续增长。尽管公众对世界模型的了解有限，但该领域在业界已受到广泛关注。
世界模型具有巨大潜力。若其发展为多模态大模型的后续阶段，将革新多模态数据处理与应用的途径。这可能导致多模态在理解与计算能力上实现显著提升，例如在自动驾驶汽车对周围环境综合信息的解析上。
大模型相关挑战
大规模模型扩展引发了新的现象，然而，由于复杂系统的特性难以预测，这对传统的安全防护措施构成了挑战。在模型自主决策的测试中，有时会出现意料之外的结果。此外，基础模型在自主决策方面的持续进步也增加了潜在的不受控风险。对于如何监管这一问题，各方正在深入思考，但目前尚未形成一套成熟的监管策略。
引入新技术监管手段以实现行业发展的平衡与风险控制，对于科技公司、研究机构和监管机构而言，均需不断探索寻求最优策略。令人忧虑的是，若这些问题不能得到及时且有效的处理，将可能对行业的持续健康发展构成阻碍。
人工智能在多个领域迅速进步，对此，读者们是否觉得当前所遇到的风险可能对AI的迅猛发展构成障碍？我们期待您的观点、点赞及转发。
