Le professeur Zeng Ming, qui était auparavant vice-président exécutif et chef d'état-major du groupe Alibaba, a consulté les opérations commerciales à l'époque de l'IA?
Notes | Source
un
En tant que montée des agents, quels changements seront apportés au cours des 10 prochaines années?
Je veux vous dire ce que font les entreprises d'IA maintenant? Parce que cela représente le type d'impact technologique que nous subirons au cours des 10 prochaines années.
Dans le passé, Deepseek est devenu populaire lors du festival du printemps, et tout le monde est très clair sur ce que fait le grand modèle.
Maintenant, l'IA devient de plus en plus intelligente. Grâce à l'interaction avec les robots de dialogue, vous avez peut-être déjà ressenti ce type d'impact intellectuel et de béguin.
Posez n'importe quelle question et cela vous donnera une réponse qui vous surprend.
Maintenant, le grand modèle a atteint un niveau relativement intelligent. Avec le développement des puces et des infrastructures, cette industrie a commencé à entrer dans le tournant de l'industrialisation, et la commercialisation deviendra le thème au cours des prochaines années.
Les cinq prochaines années seront de 5 ans pour le grand développement des demandes d'agent. Le mot le plus populaire pour l'application de l'IA est les robots.
Au sens traditionnel, les robots sont intégrés au matériel et aux logiciels, y compris des robots radicaux, des voitures de conduite autonomes, des robots humanoïdes avec du feu, Optimus Optimus de Tesla, etc. Ce sont tous des robots avec du matériel.
Mais en fait, ce sur quoi je veux me concentrer aujourd'hui, c'est l'agent qui explosera dans les trois à cinq prochaines années, et je le traduis en agent.
Autrement dit, un agent est un système d'IA. Il s'agit d'un système d'IA entièrement autonome qui peut fonctionner indépendamment pendant une longue période, utiliser divers outils pour effectuer des tâches définies et peut apprendre en permanence à améliorer vos capacités en collectant des commentaires. Par conséquent, il s'agit d'un système d'IA d'apprentissage et indépendant.
Bien sûr, ce système d'IA peut être très simple, mais il deviendra inévitablement de plus en plus complexe, donc je pense que l'agent passera par trois étapes de développement au cours des 5 à 8 prochaines années.
Le premier est un agent fiable, c'est-à-dire l'intention d'origine de l'agent. Si vous lui dites 12345 pour m'aider à terminer cela, il le terminera par mot et de manière fiable.
Le second est un assistant capable. Dites-lui où vous allez voyager la semaine prochaine et il vous aidera à organiser tous les itinéraires.
Troisièmement, un partenaire intelligent, avec qui vous pouvez définir et discuter des problèmes et discuter des solutions ensemble.
Ce sont les trois étapes du développement d'un agent. Il s'agit d'une amélioration de l'intelligence, et c'est aussi une généralisation de l'agent. Il sera poussé à un scénario plus large pour remplacer les gens dans diverses tâches, et il deviendra de plus en plus complexe et intelligent en soi.
deux
La clé de la compétition dans la prochaine ère est l'agent et l'effet de trou noir
1. Source des avantages compétitifs des agents: effet de trou noir
Aujourd'hui, je vais d'abord proposer un concept immature. Je crois qu'il n'y a qu'une seule source d'avantage pour les agents dans la concurrence continue future, c'est-à-dire l'effet du trou noir.
L'effet de trou noir correspond à l'effet d'échelle économique à l'ère industrielle et à l'effet du réseau à l'ère Internet. Je crois personnellement que c'est la source la plus élémentaire d'avantages compétitifs à l'ère de l'IA et le moteur du développement de l'économie de l'IA.
Alors, quel est exactement l'effet du trou noir?
Jetons un coup d'œil. Il existe trois éléments clés dans le développement de l'IA, à savoir les algorithmes, la puissance de calcul et les données.
Chaque percée dans les algorithmes et la puissance de calcul déclenchera des changements majeurs dans l'IA. Tout comme l'AGI actuel (intelligence artificielle générale) émerge. C'est précisément en raison des percées basées sur l'architecture du transformateur qu'un modèle de langue large est formé pour prédire la prochaine action à travers les jetons (la plus petite unité de traitement de texte), ce qui entraîne la transformation de l'ensemble du paradigme de l'IA.
Bien sûr, cela est également soutenu par la mise à niveau continue des puces Nvidia. Cependant, nous sommes maintenant au stade du goulot d'étranglement du développement d'algorithmes et de la puissance de calcul. À ce stade, les différences de base se reflètent en fait dans les données.
Il existe un phénomène très intéressant dans les données car les données elle-même ont également une économie d'échelle. Des dimensions plus précises, plus granulaires, plus raffinées, plus riches et plus de dimensions rendront l'IA évolueront plus rapidement et auront des capacités plus fortes de l'intelligence, ayant ainsi plus de capacité et de motivation pour obtenir des données. Il s'agit d'une boucle fermée de rétroaction positive d'auto-cycle typique.
Par conséquent, pour faire tourner le volant intelligent, le noyau réside dans le trou noir de la connaissance.
La raison pour laquelle cette série d'AGI est puissante est qu'elle peut traiter des connaissances massives. Ce n'est pas comme Internet qui ne traite que les informations, mais peut vraiment traiter le...
[Courte citation de 8% de l'article original]