AI thế hệ đang bước vào giai đoạn trưởng thành hơn vào năm 2025. Các mô hình đang được tinh chỉnh về độ chính xác và hiệu quả, và các doanh nghiệp đang đưa chúng vào các quy trình công việc hàng ngày.
Trọng tâm là chuyển từ những gì các hệ thống này có thể làm sang cách chúng có thể được áp dụng một cách đáng tin cậy và ở quy mô. Những gì đang nổi lên là một bức tranh rõ ràng hơn về những gì nó cần để xây dựng AI tổng quát không chỉ mạnh mẽ mà còn đáng tin cậy.
Thế hệ LLMS mới
Các mô hình ngôn ngữ lớn đang rũ bỏ danh tiếng của họ là những người khổng lồ đói tài nguyên. Chi phí tạo ra phản hồi từ một mô hình đã giảm bởi hệ số 1.000 trong hai năm qua, đưa nó phù hợp với chi phí của một tìm kiếm web cơ bản. Sự thay đổi đó đang làm cho AI thời gian thực trở nên khả thi hơn nhiều cho các nhiệm vụ kinh doanh thông thường.
Quy mô với sự kiểm soát cũng là ưu tiên hàng năm của năm nay. Các mô hình hàng đầu (Claude Sonnet 4, Gemini Flash 2.5, Grok 4, Deepseek V3) vẫn còn lớn, nhưng chúng được xây dựng để đáp ứng nhanh hơn, lý do rõ ràng hơn và chạy hiệu quả hơn. Kích thước một mình không còn là sự khác biệt. Điều quan trọng là liệu một mô hình có thể xử lý đầu vào phức tạp, hỗ trợ tích hợp và cung cấp các đầu ra đáng tin cậy hay không, ngay cả khi độ phức tạp tăng lên.
Năm ngoái đã chứng kiến rất nhiều lời chỉ trích về xu hướng ảo giác của AI. Trong một vụ kiện cao cấp, một luật sư ở New York phải đối mặt với các lệnh trừng phạt để trích dẫn các trường hợp pháp lý do Chatgpt phát triển. Những thất bại tương tự giữa các lĩnh vực nhạy cảm đã đẩy vấn đề vào ánh đèn sân khấu.
Đây là điều mà các công ty LLM đã chống lại trong năm nay. Thế hệ được thu hồi (RAG), kết hợp tìm kiếm với đầu ra thế hệ đến mặt đất trong dữ liệu thực, đã trở thành một cách tiếp cận phổ biến. Nó giúp giảm ảo giác nhưng không loại bỏ chúng. Các mô hình vẫn có thể mâu thuẫn với nội dung được truy xuất. Điểm chuẩn mới như RGB và Ragtruth là đang được sử dụng Để theo dõi và định lượng những thất bại này, đánh dấu sự thay đổi đối với việc coi ảo giác là một vấn đề kỹ thuật có thể đo lường được thay vì một lỗ hổng chấp nhận được.
Điều hướng đổi mới nhanh chóng
Một trong những xu hướng xác định của năm 2025 là tốc độ thay đổi. Các bản phát hành mô hình đang tăng tốc, các khả năng đang thay đổi hàng tháng và những gì được tính là hiện đại liên tục được xác định lại. Đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, điều này tạo ra một khoảng cách kiến thức có thể nhanh chóng biến thành cạnh tranh.
Ở trước có nghĩa là ở lại thông báo. Các sự kiện như AI và Big Data Expo Châu Âu Cung cấp một cơ hội hiếm có để xem công nghệ sẽ đi đâu tiếp theo thông qua các bản demo trong thế giới thực, các cuộc trò chuyện trực tiếp và hiểu biết từ những tòa nhà đó và triển khai các hệ thống này ở quy mô.
Áp dụng doanh nghiệp
Năm 2025, sự thay đổi là hướng tới quyền tự chủ. Nhiều công ty đã sử dụng AI tổng quát trên các hệ thống cốt lõi, nhưng bây giờ trọng tâm là AI đại lý. Đây là những mô hình được thiết kế để hành động, không chỉ tạo nội dung.
Theo Một cuộc khảo sát gần đây78% giám đốc điều hành đồng ý rằng hệ sinh thái kỹ thuật số sẽ cần được xây dựng cho các đại lý AI nhiều như đối với con người trong ba đến năm năm tới. Kỳ vọng đó là định hình cách các nền tảng được thiết kế và triển khai. Ở đây, AI đang được tích hợp như một nhà điều hành; Nó có thể kích hoạt quy trình công việc, tương tác với phần mềm và xử lý các tác vụ với đầu vào của con người tối thiểu.
Phá vỡ tường dữ liệu
Một trong những rào cản lớn nhất đối với sự tiến bộ trong AI tổng quát là dữ liệu. Đào tạo các mô hình lớn theo truyền thống đã dựa vào việc cạo một lượng lớn văn bản trong thế giới thực từ Internet. Nhưng, vào năm 2025, cái tốt đó đang cạn kiệt. Dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có thể sử dụng về mặt đạo đức đang trở nên khó tìm hơn và tốn kém hơn để xử lý.
Đây là lý do tại sao dữ liệu tổng hợp đang trở thành một tài sản chiến lược. Thay vì lấy từ web, dữ liệu tổng hợp được tạo bởi các mô hình để mô phỏng các mẫu thực tế. Cho đến gần đây, không rõ liệu dữ liệu tổng hợp có thể hỗ trợ đào tạo ở quy mô hay không, nhưng nghiên cứu Từ dự án synthllm của Microsoft đã xác nhận rằng nó có thể (nếu được sử dụng chính xác).
Phát hiện của họ cho thấy các bộ dữ liệu tổng hợp có thể được điều chỉnh cho hiệu suất dự đoán. Điều quan trọng, họ cũng phát hiện ra rằng các mô hình lớn hơn cần ít dữ liệu hơn để tìm hiểu hiệu quả; Cho phép các đội tối ưu hóa phương pháp đào tạo của họ thay vì ném tài nguyên vào vấn đề.
Làm cho nó hoạt động
AI thế hệ năm 2025 đang lớn lên. Smarter LLM, các đại lý AI đã phối hợp và các chiến lược dữ liệu có thể mở rộng hiện là trung tâm của việc áp dụng trong thế giới thực. Đối với các nhà lãnh đạo điều hướng sự thay đổi này, AI & Big Data Expo Châu Âu Cung cấp một cái nhìn rõ ràng về cách các công nghệ này được áp dụng và những gì nó cần để làm cho chúng hoạt động.
Xem thêm: Tencent phát hành các mẫu AI nguồn mở đa năng đa năng
Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Kiểm tra AI & Big Data Expo Diễn ra tại Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện được cùng đặt với các sự kiện hàng đầu khác bao gồm cả Hội nghị tự động hóa thông minhThì BlockxThì Tuần Chuyển đổi sốVà An ninh mạng & Triển lãm đám mây.
Khám phá các sự kiện và hội thảo trên web về công nghệ doanh nghiệp sắp tới được cung cấp bởi TechForge đây.
