从Google Gemini到OpenAI Q*：生成式AI研究领域全面综述( 三 ) _Google

Transformer模型：Transformer模型在AI领域，尤其是在自然语言处理（NLP）中，因其更高的效率和可扩展性而引起了革命性的变化。它们采用先进的注意力机制来实现增强的上下文处理，使得对细微理解和交互成为可能。这些模型也在计算机视觉领域取得了显著进展，例如开发了EfficientViT和YOLOv8这样的视觉Transformer 。这些创新象征了Transformer模型在如对象检测等领域的扩展能力，不仅提高了性能，还增强了计算效率。
循环神经网络（RNNs）：RNNs在序列建模领域表现卓越，特别适用于处理涉及语言和时间数据的任务，因为它们的架构专门设计用于处理数据序列，如文本，使它们能有效捕捉输入的上下文和顺序。这种处理序列信息的能力使它们在需要深入理解数据时间动态的应用中不可或缺，例如自然语言任务和时间序列分析。RNNs在维持序列上连续性方面的能力是AI更广泛领域的关键资产，特别是在上下文和历史数据发挥关键作用的场景中。
混合专家模型（MoE）：MoE模型通过在多个专业化专家模块上部署模型并行处理，显著提高效率，使这些模型能够利用基于Transformer的模块进行动态令牌路由，并扩展到数万亿参数，从而降低内存占用和计算成本。MoE模型因其能够在不同的专家之间分配计算负载而脱颖而出，每个专家专注于数据的不同方面，这使得更有效地处理大规模参数，导致更高效和专业化地处理复杂任务。
多模态模型：多模态模型整合了如文本、视觉和音频等多种感官输入，对于全面理解复杂数据集至关重要，尤其是在诸如医学成像等领域具有变革性作用。这些模型通过使用多视图管道和交叉注意力模块，实现准确和数据高效的分析。这种多样感官输入的整合，使得数据解释更为细腻和详尽，增强了模型准确分析和理解各种信息类型的能力。不同数据类型的组合，同时处理，使这些模型能够提供全面视图，特别适用于需要深入和多方面理解复杂情景的应用。

生成式AI研究中的新兴趋势正在塑造技术和人类互动的未来，并表明了一个向更集成、交互和智能化的AI系统的动态转变，推动AI领域可能性的边界向前发展。这一领域的关键发展包括：

多模态学习：AI中的多模态学习是一个快速发展的子领域，专注于结合语言理解、计算机视觉和音频处理，以实现更丰富、多感官的上下文意识。最近的发展，如Gemini模型，通过在各种多模态任务中展示最先进的性能，包括自然图像、音频和视频理解以及数学推理，树立了新的基准。Gemini的固有多模态设计体现了不同信息类型之间的无缝整合和操作。尽管取得了进步，多模态学习领域仍面临着持续的挑战，例如改进架构以更有效地处理多样化的数据类型，开发能够准确代表多方面信息的综合数据集，以及建立评估这些复杂系统性能的基准。
交互式和协作式AI：这个子领域旨在增强AI模型与人类在复杂任务中有效协作的能力。这一趋势聚焦于开发可以与人类共同工作的AI系统，从而在各种应用中提高用户体验和效率，包括生产力和医疗保健。这个子领域的核心方面涉及在可解释性、理解人类意图和行为（心理理论），以及AI系统与人类之间的可扩展协调方面推进AI，这种协作方法对于创造更直观和交互式的AI系统至关重要，能够在多样化的情境中协助和增强人类能力。
AGI开发：AGI代表了打造模仿人类认知的全面和多方面特性的AI系统的远见目标，是一个专注于开发具有整体理解和复杂推理能力的AI的子领域，这些能力与人类认知能力的深度和广度密切相关。AGI不仅仅是复制人类智能，还涉及打造能够自主执行多种任务、展示与人类相似的适应性和学习能力的系统。AGI的追求是一个长期愿景，不断推动AI研究和发展的边界。
AGI限制：AGI安全和限制承认与高度先进的AI系统相关的潜在风险，专注于确保这些先进系统不仅在技术上精湛，而且在伦理上与人类价值观和社会规范保持一致。随着我们向发展超级智能系统的方向前进，建立严格的安全协议和控制机制变得至关重要。关注的核心领域包括缓解表征偏见、解决分布变化，以及在AI模型中纠正虚假相关性。目标是通过将AI发展与负责任和伦理标准保持一致，防止意外的社会后果。

Q*的推理能力