著名AI科学家吴恩达在deepleaning.ai回顾了2024AI的发展，在开篇他写到“
人工智能是否在快速发展？是的！虽然在过去的两年中，基础人工智能技术的发展确实加快了，但发展最快的是其应用方面。
想想看：GPT - 4 于 2023 年 3 月发布。从那时起，模型变得更快、更便宜，有时更小，更具多模态性，推理能力更强，而且有更多的开放权重版本可供使用——所以进展非常惊人！（那些声称人工智能“遇到瓶颈”的说法似乎是极不准确的。）但更重要的是，许多在理论上使用 2023 年 3 月版 GPT - 4 就已经可能实现的应用——比如在客户服务、问答和流程自动化等领域——现在已经有了显著的早期发展势头。
我相信 2025 年在人工智能技术及应用方面会取得比 2024 年更快且更令人兴奋的进步。回顾过去，唯一可能阻碍人工智能发展的是不良的、反竞争的法规，这些法规会给开发者，尤其是开放模型的开发者带来沉重负担。只要我们保持警惕并抵御这些反创新力量，我们就能保持甚至进一步加快发展进程。
”
下面是对2024年AI领域重要进展的快速摘要，主要总结了AI技术及应用在多个方面的显著进步，包括代理系统的兴起、价格的下降、模型体积的缩小等。以下是快速摘要的核心内容：
1. AI技术与应用加速发展：
- 关键技术进展：自GPT-4发布以来，AI模型变得更快速、更便宜、更多模态，推理能力更强，且开源版本增多。
- 应用领域拓展：在客户服务、问题回答、流程自动化等领域，理论上已可行的应用现在变得更加实用。
2. 代理系统（Agentic Systems）的崛起：
- 新概念引入：“代理性”成为AI领域的新热词，研究者、工具供应商和模型构建者开始为大型语言模型（LLMs）配备选择和行动能力。
- 重要进展：Autogen团队分裂出AG2，CrewAI发布开源Python框架，LangChain推出LangGraph，用于协调代理行为。多家LLM制造商支持代理工作流程，实现工具使用和函数调用。
3. 价格下降：
- 竞争激烈：模型制造商和云服务提供商之间的激烈竞争推动了先进模型访问价格的下降。
- 价格变动实例：从2023年3月至2024年11月，OpenAI将模型云访问的每令牌价格降低了近90%。其他主要模型制造商和云服务提供商也相继降价。
4. 视频生成的爆发：
- 技术成熟：视频生成技术在过去一年中迅速成熟，能够以惊人的速度生成逼真且高度详细的场景。
- 行业影响：视频生成已经开始重塑电影行业，并可能影响传统工作室的业务。
- 典型应用：sora、Runway Gen 3、 Movie Gen、
5. 模型体积缩小：
- 趋势转变：过去几年，最好的AI模型越来越大，但2024年，一些流行的大型语言模型已经小到可以在智能手机上运行。
- 技术手段：知识蒸馏、参数剪枝、量化等技术手段提升了小型模型的性能。
6. 大公司与AI创业公司的合作：
- 新型合作模式：2024年，一些科技巨头与AI创业公司建立了新的合作关系，通过提供资金和技术支持，快速获取精英人才和成熟技术。
- 合作案例：微软、亚马逊和谷歌分别与Inflection AI、Adept AI和Covariant、Character.ai达成了合作协议。
7. 监管挑战：
- 监管环境：随着AI技术的快速发展，监管机构开始对AI领域进行更加严格的审查，尤其是对大型模型和数据隐私的关注。
- 法规实例：加利福尼亚州SB 1047法案试图对大型模型开发者施加责任，但遭到了AI社区和开发者的反对，最终被州长否决。
整体而言，2024年是AI技术与应用取得显著进步的一年，代理系统的崛起、价格的下降、模型体积的缩小以及大公司与创业公司的合作都推动了AI领域的快速发展。同时，监管机构也开始对AI领域进行更加严格的审查，以确保技术的安全和合规性。
