《人工智能算法进展 ：近期发展预测综述》最新54页报告

随着基于大语言模型的商用产品取得显著进展，人工智能（AI）议题在公共讨论中持续升温。随着AI能力的发展，人们对其经济与安全影响的担忧日益加剧。本报告通过实证预测算法进步的方向、速度与指标，为政策制定提供参考。作者阐释了AI算法改进的可能路径，并探讨各路径进展的潜在影响。通过研究数值分析、运筹学与计算机科学领域的算法，界定了新算法引入的实证机制及改进定义方式。

作者指出推动AI系统近期发展的两大关键驱动力：允许广泛改进的新型合成数据生成方法，以及具备更高数据效率的替代架构。若无此类改进，小型模型可能主导市场。若仅实现单一路径突破，小型模型或成主流，但大型模型仍有存在价值。若双路径均获进展，大型模型可能提供更具实用价值的能力。

主要发现

算法改进存在两条潜在高影响力路径：

1. 通过生成合成数据或修剪现有数据，构建更适配AI训练的数据集以改进算法。
2. 开发数据效率更高的算法（相比Transformer模型计算成本更低或单次迭代效率更优）。

这些路径可能催生三种AI发展情景：

• 若数据限制成为瓶颈：当额外数据不可获取导致模型无法有效扩展时，小型专用AI系统可能主导市场。
• 若算法扩展失败：当通过合成生成获取额外数据但新算法无法有效提取性能增益时，大型模型研发或持续，但小型系统仍占主流。
• 若算法持续进步：当数据充裕且算法能高效利用时，更大规模模型将在近期AI研究中占据重要地位。