虽然数据有限，但AI性能不会停滞不前，我们当前的算法还没有从我们拥有的数据中最大限度地提取信息，还有更多的推论、推断和其他过程我们可以应用到我们当前的数据上，以提供更多的价值。
大型语言模型 （LLM） 在各种自然语言处理和推理任务中表现出卓越的能力，某些应用场景甚至超越了人类的表现。然而，这类模型在最基础的算术问题的表现上却不尽如人意。
大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
终于，Windows用户也可以用上ChatGPT了。就在刚刚，OpenAI推出了适用Windows系统的ChatGPT应用。不过，目前仅供ChatGPT Plus、Team、Enterprise和Edu用户使用。
从GPT诞生到现在已经两年了，如果说一开始大模型之战还是属于“神仙打架”，那么2024年AI应用的爆发，让普通人有了更加切身的体会。
智能体或重塑医疗AI应用，需精细化满足需求。 2024年尚未结束，涌入医疗领域的大模型已逾百个。
在AI技术浪潮汹涌而来的今天，为什么我们仍未见其大规模应用？本文将剖析AI技术普及中的瓶颈，探讨AI技术如何迈过“最后一公里”的马拉松。
推理型AI搜索是近期AI应用领域比较火的方向之一。国内的AI厂商，如月之暗面的Kimi推出了Kimi探索版，智谱AI推出了AI搜索智能体，360AI则是在原有的360AI搜索的基础上增加了慢思考模式。国外的AI玩家，如AI搜索的领头羊Perplexity，也在这两天在Pro Search中增加了能够自动运行的推理模式
近期，LLM领域有不少关于系统1和系统2思考的讨论，在Agent方向上这方面的讨论还很少。如何让AI agents既能快速响应用户，又能进行深度思考和规划，一直是一个巨大的挑战。
生成式人工智能浪潮下，软件应用正逐渐从以往促进流程、工作流和任务的工具，转变为能够代表终端用户开展工作的智能系统，特别是在企业级市场，软件应用将从仅仅支持业务流程的执行，逐步演变为代表人类员工进行工作或完成部分工作的智能应用
