前言
隨著 2024 年的到來，人工智慧（AI）的發展繼續快速推進，並在我們的日常生活和科學研究中扮演著越來越重要的角色。Microsoft 最近發表了一份報告，詳述了未來一年內值得關注的三大 AI 趨勢，這些趨勢不僅反映了技術的進步，也展示了 AI 在解決全球性挑戰中的潛力。這篇報導將深入探討這三大趨勢，並分析它們如何影響我們的生活和工作方式。
小型語言模型（SLMs）的興起
小型語言模型（SLMs）的出現是 2024 年 AI 發展的一個重要趨勢。與大型語言模型（LLMs）相比，SLMs 的參數量較少，通常只有數十億，而不是數百億。這使得 SLMs 能夠在手機等設備上離線運行，極大地提高了其便捷性和可及性。Microsoft 的研究人員開發了兩個 SLMs——Phi 和 Orca，這些模型在某些特定任務中的表現與大型語言模型一樣出色，甚至更好。這些模型使用經過精選的高質量訓練數據，而不是依賴大量的互聯網數據，從而設立了性能的新標準。
SLMs 的優勢在於其小巧且價格親民，這使得 AI 更加普及，並且能夠在更多的設備上運行，從而推動 AI 的應用範圍和影響力的擴展。SLMs 的出現將促進更多的研究和創新，並為開發者提供了一個更靈活、更高效的工具來解決各種問題。
跨模態 AI 的發展
另一個值得關注的趨勢是跨模態 AI 的快速發展。跨模態 AI 能夠處理多種數據類型，如文本、圖像、音頻和視頻，這使得搜索工具和創意應用程序更加準確和無縫。例如，Microsoft 的 Copilot 就是這方面的一個典型應用，它能夠處理圖像、自然語言和 Bing 搜索數據，生成相關信息，從而大大提升了用戶體驗和應用程序的功能。
此外，Microsoft Designer 這樣的圖形設計應用程式也利用了跨模態 AI 的優勢，可以根據描述生成圖像，並支持語音障礙者使用的定制神經語音。這些技術的應用不僅提高了工作效率，還擴展了 AI 在創意和設計領域的應用，為用戶提供了更多的可能性。
AI 在科學研究中的應用
AI 在科學研究中的應用是 2024 年的一大亮點。AI 工具在加速科學發現方面預計會取得重大進展，特別是針對全球性問題如氣候變化、能源危機和疾病。Microsoft 的研究人員正在使用 AI 來構建更好的天氣預測器、碳估算器等工具，以應對氣候變化並幫助農民提高工作效率。在生命科學領域，研究人員正在合作開發世界上最大的基於圖像的 AI 模型，以對抗癌症，並使用先進的 AI 來發現新藥物。
AI 還在材料科學領域發揮著重要作用，這是一個專注於創造具有特定性能的新材料的廣泛領域。通過 AI 和高性能計算的結合，研究人員能夠加速尋找更環保、更高效的電池材料，從而推動新能源技術的發展。
結語
2024 年的 AI 發展將在小型語言模型、跨模態 AI 和科學研究應用這三大領域產生深遠影響。這些趨勢不僅展示了 AI 技術的多樣性和應用潛力，還強調了 AI 在提高日常任務效率和解決重大挑戰方面的重要性。隨著這些技術的進步，AI 將變得更加易於使用和普及，為我們的生活和工作帶來更多的便利和可能性。
