𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗜𝗖 𝗔𝗜: 𝗧𝗛𝗘 𝗖𝗢𝗠𝗣𝗟𝗘𝗧𝗘 𝗙𝗥𝗔𝗠𝗘𝗪𝗢𝗥𝗞

AI 正在从回答问题的系统转向能够推理、使用工具并追求目标的系统。

以下是演进过程：

01 — 𝗔𝗜 & 𝗠𝗟将数据转化为决策的基础。

• 机器学习• 自然语言处理• 推理与问题解决• 变换器• 注意力机制

02 — 𝗗𝗘𝗘𝗣 𝗟𝗘𝗔𝗥𝗡𝗜𝗡𝗚从数据中学习复杂模式的神经网络。

• LSTM• CNN• 深度信念网络• 迁移学习• 大型语言模型

03 — 𝗚𝗘𝗡 𝗔𝗜能够创建新内容的系统。

• 文本生成• 图像与音频生成• RAG• 代码生成• 语音接口• 提示工程

04 — 𝗔𝗜 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗦AI 从生成答案转向采取行动。

• 规划• 目标分解• 工具使用• 记忆• 人类在环中• 自我反思• 多代理协作

05 — 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗜𝗖 𝗔𝗜下一步：能够更自主地追求目标的系统。

这需要：

• 任务调度• 反馈循环与评估• 自我改进• 长期目标处理• 资源管理• 可观测性与追踪• 治理与护栏

𝗧𝗛𝗘 𝗞𝗘𝗬 𝗦𝗛𝗜𝗙𝗧:

𝗔𝗜 → 学习𝗚𝗲𝗻 𝗔𝗜 → 创建𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀 → 行动𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 → 追求目标