生成式 AI 的最新进展

生成式人工智能（genAI）的世界正在以惊人的速度发展。过去我们只能梦想技术能媲美国人的创造力，而如今我们看到的应用既令人惊讶又富有启发性。从文本生成到人工图像与视频制作：genAI 为各行各业打开了新机遇，从营销与娱乐到医疗保健与教育。本文将讨论最具突破性的进展，并展望未来可能带来的变化。

2. 上下文学习与自适应模型

上下文学习意味着 AI 模型在理解您提问的背景和细微差别方面变得更强，而无需额外训练。这使它们能够直接用于实时场景，例如客户服务。自适应 AI 能根据反馈和使用模式进行调整，从而不断提升提供个性化回答与服务的能力。

3. 开源与社区贡献

生成式 AI 社区正变得更加开放，像 Meta 和 Hugging Face 这样的公司公开发布它们的模型。开发者因此可以自行尝试这些先进的 AI 系统并为改进做出贡献。开源社区在解决偏见与伦理问题方面发挥着重要作用，因为来自全球不同用户的输入有助于发现与修正问题。

4. 用更少计算资源实现更高效的 AI 模型

传统上，像 genAI 这样强大的 AI 模型需要大量计算资源和能源。AI 架构方面的创新，例如更高效的神经网络和专用 AI 芯片，使得在更小规模和更低成本下运行大型 AI 模型成为可能。因此，genAI 解决方案对中小企业和个人用户也更加容易获得。

5. 更佳的图像与视频制作

过去 genAI 主要应用于文本领域，但最近在图像和视频技术方面的进展令人印象深刻。像 Midjourney 和 Runway 这样的模型让用户能够生成高质量图像甚至视频片段。这对营销和广告尤为有用，因为视觉吸引力在这些领域起到关键作用。新一代 AI 甚至可以模拟人体动作，使演员或动画角色在生成的环境中呈现逼真动作。

6. 伦理与政策

随着强大 genAI 模型的兴起，也带来了版权、隐私以及 AI 对就业影响等伦理问题。越来越多的企业与政府正在制定准则，以确保负责任地使用 AI。例如 OpenAI 推出诸如“保护措施（safeguarding）”之类的功能，以防止图像生成产生意外结果。同时也在探索让 AI 对用户更透明的方法，以便用户了解何时以及如何使用 AI。

7. 集成到日常工具中

GenAI 越来越多地融入日常软件工具，如文字处理器、设计软件和浏览器。Google 与 Microsoft 正分别在其 Google Workspace 和 Microsoft Office 套件中集成 AI 功能，帮助用户更聪明、更快速地工作。这类整合让数百万人的工作流程中直接可用 AI 支持，从而显著提升生产力。

未来将带来什么？

以 genAI 发展的速度来看，我们很快还能期待更多突破性应用。比如能够不仅被动响应而还能主动协助、接管任务的 AI 助手；几乎无法与真实区分的高级全息影像；以及能够协同工作以解决复杂问题的多 AI 系统。

企业也将越来越多地在业务流程中应用 AI。企业可以为特定任务训练多个代理，并让它们作为团队相互协作。目前 AI 主要充当非常合适的助理——反应快速，例如在编写、审校和调试计算机代码方面表现尤为出色。

生成式 AI 已不可或缺，并在技术与创造力的未来中扮演关键角色。无论是企业利用 genAI 创造创新产品，还是个人希望提升生产力，可能性都是无限的，前景令人期待。

NetCare 也开发了自己的生成式AI应用，我们将 AIR 命名为。一个具成本效益的 LLM 模型，可用于多种场景。从编程到客户服务代理，也被用作网站翻译器。此外还有多个网站，例如 这个 由 AIR 翻译。插件本身当然也是由 AIR 制作的，稍微有点 Gerard 的帮助 😊