2024年，人工智能領域經歷了波瀾壯闊的一年，既有突破性的進展，也伴隨著挑戰與反思。這一年，AI技術的每一次革新都牽動著業界的神經，從預訓練模型的爭議到視頻生成模型的驚艷亮相，再到AI編程與語音交互的飛速發展，每一項技術都在重新定義人與機器的互動方式。
年初，當人們還在期待OpenAI的Sora能否如約而至時，業界對視頻生成類大模型的熱情已被徹底點燃。Sora憑借文字生成高清視頻的能力，讓“一鍵生成萬千世界”成為可能，DiT架構的創新更是為視頻生成模型提供了前所未有的時空建模能力。隨后，國內多家企業如字節跳動、快手、智譜等紛紛推出自己的文生視頻模型，雖然商業化之路依舊坎坷，但技術的進步已不容忽視。
然而，預訓練模型的“黃金定律”——Scaling Law，卻在今年遭遇了前所未有的挑戰。隨著高質量文本數據的日益枯竭，GPT系列模型的改進速度明顯放緩，業界對LLM能否通向AGI的質疑聲此起彼伏。但危機往往孕育著轉機，OpenAI研究員提出了通過增加推理計算資源來提升模型表現的新思路，o1系列模型的推出標志著深度推理能力成為大模型發展的新方向。DeepSeek、Kimi、阿里、昆侖萬維等企業紛紛跟進，推出了一系列具備深度推理能力的大模型，這些模型在自我反思、學習能力上有了顯著提升。
在編程領域，AI的崛起同樣令人矚目。隨著AI編程工具從Copilot向Agent轉型，Cursor、Canvas、Jules等智能編程助手的出現，讓開發者的工作效率得到了前所未有的提升。ReAct框架的突破更是讓AI編程助手實現了從“輔助”到“自主”的轉變，讓軟件開發變得更加簡單、高效。盡管AI編程還不能完全取代程序員的工作，但它已經打開了人與機器協作的新篇章。
語音AI的發展同樣令人振奮。GPT-4o、科大訊飛的星火模型、字節跳動的豆包等新一代端到端語音大模型的出現，讓“懂場合”、“通人性”的虛擬助手成為現實。這些模型不僅能實時感知上下文，還能靈活選擇聲音的節奏、語氣，甚至能被打斷和停頓。雖然實時語音AI的成本仍然高昂，但“算力分層”等策略的應用正在逐步降低這一門檻。隨著技術的不斷進步，語音AI有望成為智能硬件的第二春。
AI Agent的崛起則是今年AI領域的又一亮點。從智譜的AutoGLM到Anthropic的Claude Computer Use，再到谷歌的Project Mariner等，這些AI Agent不僅具備跨APP的能力，還能通過簡單的語音指令完成復雜任務。它們正在逐漸將科幻里的“萬能助手”變成現實，引領著人機交互的新潮流。同時，AI Agent在游戲行業的突破更是讓人眼前一亮，網易伏羲和騰訊的AI隊友已經不再是傳統意義上的“NPC”，而是能夠聽懂語音指令、實時調整策略、甚至和玩家情感互動的智能伙伴。
