AI 技术的发展历程和前沿技术点如下：
OpenAI 提出的通用人工智能（AGI）的五个发展等级分别为：
关于红杉｜AI 50 未来公司： 去年，生成式 AI 从不引人注意的地方走到了 AI 50 强榜单的前列。今年，随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高，它成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投都流向了基础设施领域，其中 60%流向了最大的大语言模型（LLM）提供商，但应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。 与此同时，我们开始看到 AI 为公司赋能。如今，许多公司正将 AI 融入其工作流程，以此来快速达成 KPI。我们看到大公司正通过将 AI 融入其产品的方式而获益。工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist，实现了近 20%的事件避免率。Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司 Klarna 最近宣布，通过将 AI 融入用户支持，他们在运行率方面节省了 4000 多万美元。现在，成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中，以扩张规模和降低成本。AI 50 强企业正在快速进化。不远的将来，我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。在更好、更廉价地复制现有功能之后，我们将开发全新的用户界面，以提供有价值的新体验。原文链接：https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2024/ ，发表时间：2024 - 4 - 11，作者：Konstantine Buhler，编译：Z Potentials 。
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下:[heading2]AI技术发展历程[content]1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速
OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。2.推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的AI，能够解决复杂问题，如ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。4.创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的AI，如谷歌DeepMind的AlphaFold模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。5.组织（Organizations）：最高级别的AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。
原文链接：https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2024/发表时间：2024-4-11作者：Konstantine Buhler编译：Z Potentials去年，生成式AI从不引人注意的地方走到了AI 50强榜单的前列。今年，随着我们看到企业用户和消费者的AI生产力开始大幅提高，它成为前沿和中心。尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型（LLM）提供商，但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。与此同时，我们开始看到AI如何为公司赋能。如今，许多公司正将AI融入其工作流程，以此来快速达成KPI。我们看到大公司正通过将AI融入其产品的方式而获益。工作流程自动化平台ServiceNow通过AI驱动的Now Assist，实现了近20%的事件避免率。Palo Alto Networks利用AI降低了处理费用的成本。Hubspot利用AI扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司Klarna最近宣布，通过将AI融入用户支持，他们在运行率方面节省了4000多万美元。现在，成千上万的公司正在将AI整合到他们的工作流程中，以扩张规模和降低成本。AI 50强企业正在快速进化。不远的将来，我们有望看到UX和UI围绕AI的功能进行重新设计。在更好、更廉价地复制现有功能之后，我们将开发全新的用户界面，以提供有价值的新体验。