数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
2024年大模型行业的第三大变化就是应用不断迭代。根据lifearchitect.ai数据，截至目前，全球总共有467个大模型。新技术不断涌现，行业竞速赛愈演愈烈，大模型厂商都在不断迭代升级，旨在离AGI更进一步。进入到今年，除了应用上的百家争鸣，一个明显的变化在于，以ChatGPT为代表的大语言模型局限性日益显现。
例如，他们只能处理文本领域的任务，无法与物理和社会环境进行互动；虽然大模型语料库已经十分丰富，但关于人类的价值观的文本，他们并不具备理解能力。
在此前提下，OpenAI今年9月推出的o1系列模型重点在于会思考。彼时，OpenAI CEO奥特曼对o1信心满满，“我认为这次 o1 模型发布最重要的信息是，AI 发展不仅没有放缓，而且我们对未来几年已经胜券在握。”
与GPT系列模型不同，o1系列模型有更强大的“思路链”，模型会在思考后回答用户问题，输出高质量的内容，而非迅速回应无效回答。此外，o1系列更擅长推理，推理能力大幅提升，特别是在奥数、编程等领域展现出了优势。
行业风向标的新动作，引发国内大模型厂商的追赶。11月16日，月之暗面公布了k0 math；11月20日，Deepseek上线DeepSeek-R1-Lite大模型；11月27日，昆仑万维推出“天工大模型 4.0” o1 版……无一不在强调大模型的逻辑思考能力。
与此同时，到了今年下半年，几乎人人都在谈“AI Agent”(人工智能代理，也可称为“智能体”)。在海外市场，微软、苹果、谷歌、OpenAI、Anthropic等科技巨头纷纷公布相关进展；在国内市场，百度、阿里、腾讯、智谱、荣耀、联想等一众厂商的智能体平台也纷至杳来，一场围绕“AI Agent”的争夺战正悄然开启。
所谓“AI Agent”，OpenAI将“AI Agent”定义为以LLM为大脑驱动，具有自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行复杂任务的系统。不同于传统人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。
举个简单的例子，如果用户想要进行一次家庭聚餐，LLM可以为其提供就餐地点和店铺相关信息提示，而AI Agent不仅能够提供择店铺建议，还能基于用户预算搜索菜系和店铺，执行预订操作，并将行程添加到日历，还可以发送行程提醒。
有观点认为，AI Agent的出现是为了解决LLM在具体应用场景中的局限性。LLM虽然具备了一定的智能，能够生成文本、图片和视频等内容，但其功能相对有限，无法独立完成复杂的任务。AI Agent作为大模型的上层应用，能够通过感知环境、进行决策和执行动作，帮助大模型实现更多的功能，从而更好地为各行各业赋能。
此外具身智能也是大模型应用的一大分支。所谓具身智能是指将人工智能(AI)融入机器人等物理实体，赋予它们具有像人类一样的感知、学习和与环境动态交互的能力。在生活中，可感知周边环境的智能扫地机器人、已进入路测的自动驾驶汽车，都可被视为具身智能的雏形，而人形机器人则是具身智能最理想的载体。
数字化转型网人工智能研习社包含哪些内容
数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
