麻省理工发布自我演进AI模型 | 赛富时大力押注智能体 | 数字孪生威胁调查
今日看点
- 麻省理工学院的研究人员开源了一项更新的SEAL技术，使大型语言模型（LLM）能够自主生成并应用自己的微调策略，开启了自我改进人工智能的时代。
- Salesforce推出了Agentforce 360，这是一项重大战略转型，押注人工智能代理将通过Slack作为主要对话界面，处理其核心服务中高达40%的企业工作。
- 一项新的研究论文详细阐述了一种“语义相似度评级”（SSR）方法，用于大型语言模型（LLM）以90%的准确率模拟人类消费者行为，从而创建“数字孪生”消费者，并可能颠覆传统调查行业。
主要动态
人工智能领域本周正经历根本性转变，其突破涵盖了从人工智能模型如何学习和演进，到它们对企业工作流程和市场研究的影响。其中，麻省理工学院的Improbable AI实验室发布了其SEAL（自适应大型语言模型）技术的一个显著扩展版本，该技术现已开源，并在人工智能高级用户中获得关注。SEAL使大型语言模型能够通过自主生成合成数据和微调策略来提升自身能力，从而超越“权重冻结时代”，迈向持续的自我学习。这种结合了内部监督微调和外部强化学习的双循环系统，已显示出显著的进步：与没有这种自我适应的模型相比，问答准确率提高了13%以上，少样本学习成功率提升了50%以上。这一技术飞跃预示着未来人工智能代理能够更有效地学习、适应和保留知识，解决困扰静态模型的灾难性遗忘等关键局限性。
人工智能能力的这种演进，正值企业努力应对人工智能实际部署的挑战。针对其所称的、高达95%的企业人工智能项目未能投入生产的行业“试点炼狱”，Salesforce正在对人工智能代理进行迄今为止最大胆的押注。在Dreamforce大会上，该公司推出了Agentforce 360，这是对其整个产品组合的全面重塑，旨在创建“代理型企业”。Salesforce联合创始人帕克·哈里斯（Parker Harris）设想人工智能代理能处理销售、服务、营销和运营领域高达40%的工作，并与人类协同合作。至关重要的是，Salesforce正在将Slack提升为其平台的主要界面，将代理直接嵌入到对话渠道中，并为销售、IT、人力资源和分析提供专业代理。这一战略旨在通过将人工智能与企业工作流程、数据和治理系统深度整合，克服“提示地狱循环”，从分散的工具转向统一的、由代理驱动的体验。Reddit和OpenTable等客户的早期结果显示，解决时间大幅缩短，案件转移量显著减少，这凸显了这种代理方法的潜力。
人工智能日益复杂，也必将颠覆传统行业，其中以市场研究受到的影响最为显著。一项新的研究论文概述了一种突破性方法，该方法使大型语言模型能够以惊人的准确性模拟人类消费行为。这项被称为语义相似度评分（SSR）的技术，避免了大型语言模型生成不切实际数字评分的传统缺陷。相反，它会提示模型提供丰富、文本形式的意见，这些意见随后被转换为数值向量，并与预定义的参考陈述进行比较。在针对包含57项产品调查和9,300个人类回复的真实世界数据集进行测试时，SSR方法达到了90%的人类重测可靠性，其人工智能生成的评分分布与人类小组的评分在统计学上无法区分。这项发展正值人类调查小组面临聊天机器人生成回复的诚信威胁之际，它有望创建“数字孪生”消费者大军，以传统方法一小部分的成本和时间，提供可扩展、高保真的定性和定量反馈。
在这些进步的背后，研究人员还在优化人工智能训练的内在机制方面取得了进展。伊利诺伊大学香槟分校的一项研究表明，仅对大型语言模型的特定狭窄部分（特别是多层感知机的上/门控投影）进行再训练，可以防止“灾难性遗忘”并显著降低计算成本。这种细致入微的方法挑战了遗忘是真正记忆丧失的观点，而是将其归因于输出分布中的偏差漂移。这些效率提升，加上OpenAI与博通合作生产自有AI芯片等战略举措，共同凸显了使人工智能更强大、更具成本效益、并摆脱现有硬件瓶颈的整体努力。
分析师视角
今日新闻预示着向真正自主和集成人工智能的深刻加速发展。麻省理工学院SEAL等自我改进模型的出现是一个基础性转变，将人工智能从静态工具推向不断演进的实体。这种能力，结合Salesforce积极转向企业级AI代理，描绘了一个人工智能不仅辅助工作，而且积极参与和协调工作的未来。“数字孪生”消费者概念同样具有变革性，凸显了合成数据生成如何超越小众应用，直接挑战并重塑价值数十亿美元的产业。现在，企业面临的核心挑战将从是否采用人工智能，转向如何快速有效地整合这些快速发展、自我改进的代理系统，同时保持信任和道德监督。预计企业AI平台将出现激烈竞争，成功将取决于强大的数据整合、治理以及管理日益自主的数字劳动力的能力。
内容来源
- This new AI technique creates ‘digital twin’ consumers, and it could kill the traditional survey industry (VentureBeat AI)
- Self-improving language models are becoming reality with MIT’s updated SEAL technique (VentureBeat AI)
- Salesforce bets on AI ‘agents’ to fix what it calls a $7 billion problem in enterprise software (VentureBeat AI)
- Researchers find that retraining only small parts of AI models can cut costs and prevent forgetting (VentureBeat AI)
- OpenAI partners with Broadcom to produce its own AI chips (The Verge AI)