生成式 AI 的进展

面向业务的生成式 AI

Carl Rosseel

Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp

关键参与者

大学

政府

公司

开源社区

大学

• 研究与理论的产出中心
  • GAN 由蒙特利尔大学提出
• 培养并激励研究人员
• 与产业与政府合作

政府与公共机构

• 政府对行业进行监管并提供资金
  • DARPA 资助"可解释 AI"的研究
• 公共机构为独立项目提供资源
  • CIFAR-10 图像数据集

各类公司（大与小）

• 生成式 AI 正被快速采纳
  • 获得市场优势
  • 吸引更多融资

   

• 尤其是大科技公司
  • 产出研究
  • 开发硬件与基础设施
  • 收购初创公司

开源社区

• 提供开放访问
• 降低准入门槛
• 风险：
  • 项目难以长期维护
  • 恶意使用

公司与开源

收益

• 开发者支持
• 人才获取
• 来自广泛社区的反馈

挑战

• 竞争优势流失
• 研究/技术被滥用

 

未来走向

加速因素：

• 硬件成本下降
• 研发
• 市场竞争

减速因素：

• 技术局限
• 监管
• 资金或人才不足

Vamos praticar!

面向业务的生成式 AI