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06-08
斯坦福大学人工智能研究院近期发布了《年人工智能指数报告》（《Artificial Intelligence Index Report 》）。
它为我们提供了全面、深入的人工智能视角来审视人工智能（AI）在当今社会的发展和影响。
今天是AI研究与翻译院系列文章的第三篇，聚焦报告第二章的核心观点，主题为“技术表现”。
第二章：技术表现 在今年的AI指数报告中，技术表现章节全面回顾了2019年人工智能的最新进展。
这一部分首先对AI技术表现的演变进行了整体回顾。
此后的章节深入分析了多个人工智能领域的现状，例如语言处理、编程、计算机视觉（图像和视频分析）、推理、音频处理、自主系统、机器人和强化学习。
同时，本章还重点介绍了近一年来人工智能领域的主要研究成果，深入探讨了如何通过提示、优化、微调来提升大型语言模型的性能，最后分析了人工智能系统对环境的影响。
部分。
1.人工智能可以在某些任务上超越人类，但它并不是无敌的。
在 10 个选定的 AI 基准测试中，闭源模型普遍优于开源模型，平均性能领先 24.2%。
这种性能差异对于人工智能相关政策的讨论具有重要意义。
2.多模态人工智能的兴起。
传统的人工智能系统通常具有单一功能。
语言模型在文本理解方面表现出色，但在图像处理方面却不尽如人意，反之亦然。
然而，最近的技术进步催生了更强大的多模态模型，例如 Google 的 Gemini 和 OpenAI 的 GPT-4。
这些模型不仅灵活多用，而且可以处理图像和文本信息，在某些情况下甚至可以处理音频数据。
3、各种新兴、高难度的AI基准测试相继推出。
面对AI模型在ImageNet、SQuAD和SuperGLUE等成熟基准测试中的饱和性能，研究人员推出了一系列新的、更具挑战性的测试。
测试。
过去一年涌现了一批新基准，包括评估编程能力的SWE-bench、图像生成技术的HEIM、一般推理能力的MMMU、道德推理评估的MoCa、智能体行为分析的AgentBench、AI虚构中的偏差等信息生成。
哈鲁评估。
4、人工智能的不断进步不仅带来了更高质量的数据，也推动了人工智能技术的进一步提升。
SegmentAnything 和 Skoltech 等新的 AI 模型通过为图像分割和 3D 重建等特定任务生成专门数据，正在推动技术前沿。
数据质量直接影响AI技术的进步，通过AI技术产生更多、更准确的数据进一步强化了现有的技术能力，为未来解决更复杂的问题和优化算法奠定了基础。
5.引入人工评价作为新趋势。
随着生成模型不断创建高质量的文本和图像，评估 AI 性能的方式逐渐融入人类主观评价，例如通过 Chatbot Arena 排名，而不是完全依赖 ImageNet 或 SQuAD 等自动化计算机。
评分系统。
公众对人工智能的认知和感受正逐渐成为衡量人工智能进步的关键指标。
6、借助大语言模型，机器人技术实现了灵活性的飞跃。
语言模型和机器人技术的集成产生了更灵活的机器人系统，例如PaLM-E和RT-2。
这些系统不仅改进了机器人的基本功能，还赋予它们提出问题的能力，这代表着朝着开发能够更有效地与现实世界交互的机器人迈出了重要一步。
7.基于Agent的人工智能领域技术研究取得突破。
计算机科学家进行了长期而复杂的探索，以开发可以在定制环境中自主运行的人工智能代理。
然而，最近的研究表明，自主代理人工智能的性能已显着提高。
目前的人工智能代理已经能够掌握包括《我的世界》在内的复杂游戏，并且也非常擅长执行现实世界的任务，例如在线购物和提供研究帮助。
8. 在许多比较中，闭源大规模语言模型明显领先于开源模型。
根据10个选定的AI基准测试的结果，闭源模型的性能优于开源模型，平均性能提升优势为24.2%。
闭源模型和开源模型之间的这种性能差异对人工智能领域未来的政策讨论具有深远的影响。
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