2023 年，人工智能領域無疑成為了行業的焦點，帶來了深刻的變革。本文概述了這一年中最有影響力的大事件，這些事件預示著這一創新領域未來的發展方向。
人工智能的發展
不像去年的 ChatGPT 或圖像生成器的推出那樣革命性的創新，今年的人工智能發展雖然取得了顯著的成就，但主要是專注于現有技術的完善。盡管沒有帶來令人震驚的效果，真正的通用人工智能（AGI）仍然還有很長的路要走，但今年是從過去的重大突破向更加強大的技術轉變的過渡期。為了更好地展示這一轉變，我們制作了一張基于時間線的路線圖：
圖像生成
Adobe Firefly：Adobe Firefly 和 Generative Fill 為多樣化的視覺內容創作提供了強大的支持，這包括插畫、藝術概念設計和照片編輯。Adobe Firefly 被集成進 Photoshop，從而普及了 AI 技術，使其得以廣泛服務于更多用戶。此外，文本效果功能的推出，也標志著技術的一大進步，使用戶能夠將特定風格或紋理應用于文字和短語。
Midjourney：Midjourney 的 V.5 模型在圖像生成領域是一個重要的里程碑，它展示了在效率、連貫性和高分辨率方面的顯著改進。最新的 alpha 版本，Midjourney V.6，引入了額外的增強功能，如更精準的提示跟隨、擴展的模型知識庫和一定程度的文本繪制能力。
DALL·E 3：基于 ChatGPT 的 DALL·E 3 簡化了圖像生成過程，減少了復雜提示工程的需求。此外，ChatGPT 還引入了一項幫助用戶根據反饋優化提示，進而調整圖像效果的功能。
Shutterstock.AI：Shutterstock，一家圖庫巨頭，通過集成 AI 功能，讓用戶可以把文字提示轉換成可授權使用的圖像。Shutterstock 采取了保護藝術家權益和報酬的措施，這在AI內容創作領域是前無古人的，可以看作是 AI 道德發展的第一個重要舉措。
2007 年與 2023 年文本到圖像算法的演進
視頻生成
Stability AI：Stability AI 推出了 Stable Video Diffusion，一個創新的開源視頻生成模型，已在 GitHub 上開源。它有望在 AI 生成視頻的各個領域發揮關鍵作用，這與 AI 圖像生成趨勢 是相輔相成的。
HeyGen：一家 AI 創業公司推出了一款集聲音克隆、嘴唇動作調整和語言翻譯于一體的視頻工具。
Runway Gen-2：Runway 發布了 Gen-2 模型，用戶現可僅用文本提示、圖像或視頻輕松生成完整視頻。
Pika 和 Pika 1.0： 首次發布便吸引了五十萬用戶，每周產生數百萬視頻。隨后，Pika 1.0 的升級版 AI 模型讓用戶能夠更多樣化地創作和編輯視頻，風格涵蓋 3D 動畫、動漫、卡通到電影等。
Meta 的 Codec Avatars：Meta 的 Pixel Codec Avatars（PiCA）模型使我們在視頻通話中看到更逼真的 3D 人臉，使遠程會議效果更接近真實。
文本生成
Bard 和 Gemini：Google 的 Bard 為聊天機器人領域引入了更貼近人類的情感和情緒。Google 在 Bard 聊天機器人中融入了基于多模態數據集訓練的 Gemini，它被譽為目前“最強大”的 AI 模型，是 OpenAI 的 ChatGPT 最強的競爭對手之一。
Grok：Elon Musk 的創業公司 xAI 展示了其對 AI 開發的承諾，并可能與 OpenAI 展開競爭。他們發布了 “Grok”，這是一款具有幽默感、反叛精神，并通過 ?? 平臺獲得實時知識的聊天機器人。xAI 承諾，Grok 被設計來 回答其他 AI 系統拒絕的挑釁性問題。
OverflowAI：Stack Overflow 的 OverflowAI 加強了知識整理能力，支持在 Visual Studio Code 和 Slack 中進行 AI 驅動的答案搜索。
Llama 2：Meta 發布了 Llama 2，這是其開源大型語言模型的最新版本，顯示了效率方面的提升。Meta 的精調 LLM 在對話用例中經過優化，多數基準測試中超過其他開源模型。
GPT-4：OpenAI 的 GPT-4 現在可以處理圖像輸入，生成標題、分類，進行聽說交流，并支持 實時網頁瀏覽。OpenAI 擴展了插件支持，推動了開源生態系統的發展。GPT-4 代表了 OpenAI 在開發通用人工智能（AGI）路上的下一步。
Mistral 7B：Mistral AI 在今年 估值達到約 20 億美元，發布了 Mistral 7B，一款挑戰 GPT-4 和 Claude 2 的大型語言模型。Mistral AI 強調其技術開放性，免費提供模型的下載。
Mixtral 8x7B：Mistral AI 還推出了 Mixtral 8x7B，這是一個高質量的稀疏專家混合模型（SMoE），擁有開放權重和總計 46.7B 的參數，代表了在提高真實性和減少偏見方面模型開放性的新階段。
Yi-34B llm：今年估值達到 10 億美元，李開復的創業公司 01.AI 發布了 Yi-34B —— 一款開源神經網絡模型，參數數量超過競爭對手，強調了它在成本和效率方面的優勢。
