随着InfoQ 2024年趋势报告的发布，人工智能、机器学习和数据工程领域的新兴技术趋势得以全面展示。这份报告由InfoQ编辑团队与行业专家共同撰写，深入分析了未来12个月值得关注的技术动态。
报告中，趋势图作为重要组成部分，揭示了哪些技术和主题正处于创新者、早期采用者和早期大众等不同阶段。以下是一些值得关注的关键趋势：
【创新者类别】
– 检索增强生成（RAG）技术：这一技术对于那些希望利用大语言模型能力但不想将数据发送给大模型厂商的公司来说至关重要。RAG技术在大规模应用大模型的场景中也展现出巨大价值。
– 集成人工智能的硬件：包括支持人工智能的GPU基础设施，以及由人工智能技术驱动的个人电脑、智能手机和边缘计算设备。预计未来12个月内，这一领域将迎来显著增长。
– 小语言模型（SLM）：这些模型特别适合在资源受限的小型设备上运行，尤其是在边缘计算场景中。微软等公司已经推出了Phi-3等小模型产品，为社区提供了尝鲜的机会。
【早期采用者类别】
– 生成式人工智能/大语言模型：随着OpenAI、Meta和谷歌等科技巨头推出的大语言模型，这一技术已准备好从创新者类别提升到早期采用者类别。
– 合成数据生成技术：随着越来越多的企业在模型训练中采用这一技术，其重要性日益凸显。
【早期大众类别】
– 人工智能编码助手：在企业应用开发环境中的采用率预计将显著增加。
– 图像识别技术：正被众多工业组织应用于缺陷检测等场景，促进预防性维护工作。
报告中还提到，语言模型的创新持续发展，小语言模型的兴起为特定场景提供了更高效的解决方案。模型评估成为企业成功采用人工智能技术的关键步骤，而智能体AI和AI驱动的硬件正在改变软件开发和任务执行的效率。
AI安全成为关注的焦点，随着多模态语言模型的出现，处理非文本数据的隐私和安全问题变得更加关键。此外，LangOps和LLMOps成为大型语言模型和AI技术托管和管理的重要方面。
InfoQ的趋势报告为业界提供了宝贵的信息，预示着人工智能、机器学习和数据工程领域即将迎来一场技术创新的浪潮。随着这些技术的不断发展和应用，我们可以期待在不久的将来看到更多突破性的进展。
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