AI发展范式 - AI发展出两种范式：符号主义路径强调逻辑推理与符号处理[1]，连接主义路径以生物智能为基础，强调神经连接的学习与适应[2] - 1985年尝试结合两种理论，通过语义特征预测词汇关系，为自然语言处理系统奠定基础[3][4] - 现代大模型（如GPT）延续该思想，将词汇视为多维特征构件，通过神经网络组合实现语言生成与理解[6] 大模型与人类认知 - 大模型构造方式类似蛋白质折叠，通过语义结构匹配实现语言理解[8] - 数字系统知识可复制且与硬件分离，具备永生性和高能效（人脑功率仅30瓦）[13][14] - 人类知识传递带宽极低（约100比特/秒），而AI可实现指数级知识转移[9][17] AI技术演进与应用 - 知识蒸馏技术将大模型能力迁移至小模型，类似教师-学生传授机制[16] - AI在创意领域表现突出：视频生成成本从百万降至数百元，半年内生成超3亿条内容[25] - AI应用场景远超设计预期，包括古文字解析、天文望远镜操作等，大幅提升个体能力边界[26] AI行业生态 - AI公司本质是提供持续性能力增强的组织，70%代码和90%数据分析由AI自动完成[28][30] - 模型能力提升依赖顶尖专家教学，通过引导思考过程实现泛化能力[30] - 开源模型快速崛起，多智能体架构削弱单一模型优势，推动行业普惠化[34][35] 成本与效率趋势 - 模型规模受推理速度限制，未无限膨胀，与芯片性能提升同步[35] - 推理成本一年内下降一个数量级，未来或再降一级，但token使用量激增（从数千至数百万）[38][39] - 训练成本未大幅上升，实验设计与团队效率成为竞争关键[37]