GPT-5 不会发布！
LLM的基础训练已经达到了极限。以下是原因以及人工智能创新未来的方向。
最新的 Twitter 讨论在 AI 领域引起了轰动：将不会推出 GPT-5！
那就对了 - 专家们声称我们已经达到了大型语言模型的顶峰。句号。
但这是全部故事吗？
在本文中，我们将把标题党与事实分开，并探讨人工智能创新的下一步发展。
基础训练的巅峰
训练最先进的LLMs需要大量的数据。问题是什么？高质量、多样化的文本信息宇宙是有限的。随着模型的增长，添加更多数据和计算的收益变得微不足道。
简单地说：我们已经达到了基本培训所能达到的极限。
更大并不一定更好的成本
将模型变得更大不仅会消耗所有可用的数据，还会造成巨额成本。如今训练最大的模型成本高达数亿美元，但改进幅度越来越小。
要在功能方面取得重大进展，我们需要成倍增加数据和计算力-这要远远超过现实世界中可用的数量。
这引发了一个关键问题：
如果缩放不再是答案，这是否意味着人工智能的进展已经结束了？
答案并不像看起来那么简单。
真正的改变是从哪里来的？
尽管基础训练可能已经达到顶峰，但真正的进步现在发生在我们如何使用人工智能，而不是如何训练它。OpenAI最近的o1模型展示了这种转变。o1并不依赖于更多的数据或更大的模型，而是通过更智能的方法实现了最先进的性能。
o1的成功关键在于其对思维链技术的运用：
思维链：一种推理方法，其中人工智能模型将复杂问题分解成较小的逻辑步骤，提高决策的准确性和清晰度。
举例来说，模型不是通过一次性解决问题，而是步步解释其过程来模拟人类推理。这里有一个著名的例子：问题：在“草莓”中有多少个“r”？回答：首先，让我们把这个单词拆成字母：“s”，“t”，“r”，“a”，“w”，“b”，“e”，“r”，“r”，“y”。现在，让我们数一下字母“r”的出现次数：1，2，3。答案是3。
这种方法可以让人工智能更深入地思考任务，而不需要更大或更昂贵的模型。
代理商：下一个大事件
另一个推动创新的领域是人工智能代理的兴起 - 自主系统可以与工具、环境甚至自身互动，以解决问题或完成任务。
这些代理不仅仅是回答问题，他们还采取行动，与其他系统合作，甚至从结果中学习。它们代表着人工智能应用的下一个前沿：在我们的专题文章中了解更多关于AI代理如何不断进化的信息。
接下来是什么？
未来：更小的模型，更智能的应用随着企业将人工智能整合到运营中，重点正在转向实用性。现在重要的不再是拥有最大的模型，而是针对特定任务最有能力的模型。
在Axioma AI，我们看到三个关键领域引领着这种转变：
- 上下文专业知识：针对金融、医疗保健或媒体等行业定制的专业模型。
- 自主代理：能够与工具和平台进行交互，自主处理复杂工作流程的人工智能系统。
- 合作智能：系统的设计不是用来取代人类，而是直接集成到业务流程中。
基础训练的黄金时代也许已经过去，但真正的工作才刚刚开始。通过专注于更智能的方法论、增强的互动性和定制的应用程序，我们可以释放人工智能的真正潜力。
在Axioma AI，我们领先于建立更智能、更高效的系统，超越了武力扩展的局限。我们的使命是重新定义行业，赋予企业在快速变化的世界中蓬勃发展的力量。共同努力，我们可以共同塑造一个未来，AI不仅仅是一个工具——它是一个值得信赖的伙伴，推动着可能性的边界。
与艾克索玛AI一起，我们在人工智能实验室开发前沿解决方案，帮助企业节省时间和金钱。
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