自 ChatGPT 等早期 AI 模型以來，人工智慧 (AI)迅速發展，迎來了技術進步的新時代。展望2024年，人工智慧創新的步伐絲毫沒有放緩的跡象，很難跟上人工智慧的最新趨勢。在本文中，我們將介紹今年7 個最快速的人工智慧趨勢，例如多模式人工智慧的進步、人工智慧法規的興起、小語言模型中人工智慧採用的增加、人工智慧驅動的虛擬代理的發展等等。
多模態人工智慧
2024年，一個突出的人工智慧趨勢是多模態人工智慧。與先前專注於人工智慧生成的文字、視訊或圖像等單一模式的模型不同，多模式人工智慧結合了這些功能。正如人類可以同時處理不同的感官訊息一樣，這些多模式模型可以解釋文本並將其翻譯為視頻或音頻，然後將其轉換為文本，等等。
這些多模式的進步正在帶來更 瑞典電子郵件列表 有效的結果。例如，OpenAI 的多模式語言模型 ChatGPT-4 開始根據文字、音訊和視覺輸入生成文字（例如上傳冰箱內部的圖像並要求它根據成分創建食譜）。
在現實世界中，多模式人工智慧功能可以幫助處理金融服務、客戶分析和行銷等領域的各種類型的數據。這種類型的人工智慧可以自動識別不同資料集之間的聯繫和模式，幫助揭示客戶、設備和業務流程等實體之間的關係。
以下是這些進步可以帶來好處的一些具體方式：
財務數據：多模式人工智慧可以幫助分析財務數據並從中獲得見解，包括股市趨勢、投資模式或財務報表。
客戶檔案
透過處理與客戶相關的各種數據，例如人口統計、購買行為和偏好，人工智慧可以建立全面的客戶檔案，以實現更好的定位和個人化。
行銷洞察：透過處理各種資料來源，例如識 電話號碼公司網站設計與 別目標受眾、優化廣告活動並衡量其有效性。
這意味著多模式生成人工智慧可以處理不同資料類型並從中獲取見解，使企業能夠做出明智的決策，增強客戶體驗並優化營運。
小語言模型
較小的語言模型 (SLM) 變得越來越流行，因為它們能夠使 007 厘米 用比大型語言模型 (LLM) 更少的計算資源有效地運行。儘管尺寸縮小，SLM 仍然包含數十億個參數，使它們即使在智慧型手機等緊湊型設備上也能高效運作。這種可訪問性正在推動用戶友好的人工智慧應用程式的激增，因為 SLM 僅需要瀏覽器並且不需要大量的財務投資。