从企业级 RAG 到 AI Assistant，阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
从企业级 RAG 到 AI Assistant，阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践在过去一年中，基座大模型技术的快速迭代推动了 AI 搜索的演进，主要体现在以下几个方面：
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6618 点击 2025-01-04 11:57
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在过去一年中，基座大模型技术的快速迭代推动了 AI 搜索的演进，主要体现在以下几个方面：
2024 年初，我们明显感受到 GenAI（生成式人工智能）仍将是技术发展和风险投资的重点方向。在顶尖的 AI 实验室算力需求的推动下，模型层继续吸引了最多的资本投入。代码辅助、营销和客户支持等场景的落地正在加速，同时随着巨头们加入这场军备竞赛，全球资本支出也在增加。
大模型供需之间。
要做大模型领域的安卓和Linux。
强强联合！
随着AI时代的到来，算法、大模型、深度学习等技术飞速发展，使得人形机器人成为了面向未来的黄金赛道。
过去一段时间，“预训练终结”成为了 AI 领域最热烈的讨论之一。OpenAI的GPT系列模型此前大踏步的前进，预训练是核心推动力。而前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever、预训练和scaling law（规模定律）最忠实的倡导者，却宣称预训练要终结了、scaling law要失效。由此，引发了大量争议。
对“作秀”脱敏，走得更加“踏实”
在 2024 年的 NeurIPS 会议上，Ilya Sutskever 提出了一系列关于人工智能发展的挑战性观点，尤其集中于 Scaling Law 的观点：「现有的预训练方法将会结束」，这不仅是一次技术的自然演进，也可能标志着对当前「大力出奇迹」方法的根本性质疑。
2024年，我们居然进步这么大。