斯坦福大学教授李飞飞团队关于 2024 年人工智能发展报告总结。
核心信息
在2024年，人工智能（AI）领域取得了显著的进展，但也面临着挑战。
AI 在特定任务上超越了人类，如图像分类和语言理解，但在更复杂的任务上仍有局限。
工业界在 AI 研究中发挥了主导作用，尤其在机器学习模型的产出上。
训练大型AI模型的成本不断上升，例如 GPT-4 花了约 7800 万美金的，Gemini 花了约 1.91 亿美金。
美国、中国和欧洲是AI模型的主要贡献者，其中中国在 AI 专利方面领先。
AI 模型的可靠性评估缺乏统一标准，生成式 AI 投资激增，AI 提高了工作者的效率和质量，加速了科学和医疗的发展，美国 AI 相关条款发布数量急剧增加，全球对 AI 潜在影响的意识增强，紧张情绪上升。
AI 研究和发展
2.1 核心要点
2.2 核心对比信息
2.3 模型是否会用尽数据
2.4 基础模型发展
2.5 训练模型成本
技术性能
3.1 核心要点
3.2 重要模型发布情况
3.3 AI 表现情况
3.4 多学科、高难度评估集 (MMMU & GPQA & ARC)
3.5 Agents
3.6 RLHF & RLAIF
3.7 LLM 随着时间迭代效果对比
3.8 提升 LLM 效果的技巧
3.9 训练 AI 系统对环境的影响
AI 可靠性
4.1 AI 可靠性定义
AI 对经济的影响
AI 对经济的影响是多方面的，包括提高生产效率、改变工作市场和投资趋势。生成式AI的投资增长迅速，AI 相关工作职位数量减少，但 AI 降低了企业支出并提升了收益。中国在工业机器人领域占据主导地位，AI 提高了工作者的产能和效率。《财富》500 强公司越来越多地讨论人工智能，特别是生成式 AI。
5.1 AI 重大新闻
2023年，AI 领域发生了多项重大新闻，包括 BioNTech 收购 AI 公司InstaDeep、微软对 OpenAI 的投资、GitHub Copilot 的发布、Einstein GPT 和微软 Office 的融合、Bloomberg 使用 LLM 进行金融数据分析等。
5.2 工作信息
AI 相关工作在工作市场占比有所变化，美国 AI 工作技能的需求有所下降，但香港对 AI 人才的需求相对较高。全球新兴成立的 AI 公司数量持续增加。
5.3 开发者对 AI 工具使用情况
开发者对 AI 工具的使用情况显示，GitHub Copilot 和 ChatGPT 的使用量最高，云服务平台的使用也相当普遍。
AI 在医疗与教育的进展
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