斯坦福Hai發布了長達456頁的《2025人人工智能指數報告》，指出AI技術迅速發展，在多項基準測試中實現顯著提升。同時，AI系統生成高質量視頻和高效處理能力不斷增強，開源模型性能與閉源模型差距縮小。 2023年AI醫療設備獲得FDA批准，自動駕駛服務增多，企業在AI領域投資大幅上漲，78%組織開始使用AI。儘管對AI的樂觀情緒提升，亞洲國家的信心較高。 AI在科研中的影響力顯著，推動科學進步。 AI安全問題亦日益重要。
作者：斯坦福（Stanford Hai）
編譯：Felix，Panews
斯坦福hai近期發布了長達456 頁的《2025：：
1.人工智能變得比想像的要強大得多
在新的基準測試mmmu，gpqa和swe-bench中：得分分別提高了：得分分別提高了18.8％、48.9％和67.3％。除了基準測試外，人工智能係統在生成高質量視頻方面取得重大進展，在某些情況下，llm）
注：
mmmu是一個精心設計的新型基準，專為大學水平的多學科多模態理解和推理而設，旨在評估基礎模型在廣泛任務中的專家級多模態理解能力。 ，旨在評估基礎模型在廣泛任務中的專家級多模態理解能力。
gpqa是一個具有挑戰性的數據集，包含，包含448道由不同領域專家編寫的高質量且難度極高的多項選擇題。在相應領域擁有或正在攻讀博士學位的專家，65％，而技能高超的非專家驗證者儘管平均花費時間超過30分鐘且可不受限制地訪問網絡，準確率也只有34％。
SWE-Bench 是一個用於評估大型語言模型（ llm）在從github收集的真實世界軟件問題上的表現的基準。
2. 人工智能更高效、更易獲取且更經濟實惠
參數更少的小型人工智能模型的能力日益增強：在短短兩年內，參數數量減少了約，100倍，但其在大規模多任務語言理解（mmlu）60％。
開源模型與閉源模型之間的差距也在縮小，在某些基準測試中，性能差距從，8％降至僅1.7％。
此外，從，從2022年11月到2024年10月，達到gpt-3.5水平的系統的推理成本下跌了280倍以上。在硬件層面，成本每年下跌30％，而能源效率每年提高40％。
高級人工智能的門檻正在迅速降低。更不用說像deepSeek這樣的稀疏模型的開發，在專家混合（，在專家混合（，的結構下，只有相關的參數會被激活以回答用戶的查詢，使整個事情更加高效。，使整個事情更加高效。
的確，隨著規模更小但能力更強的，ai模型不斷湧現，ai模型訓練的要求降低了，成本效益高的分佈式訓練有望在未來十年成為主流。目前有一些頂尖項目正在基於不同的理論框架開展相關研究。 ，成本效益高的分佈式訓練有望在未來十年成為主流。目前有一些頂尖項目正在基於不同的理論框架開展相關研究。
3.人工智能正日益融入日常生活
2023年，FDA）批准了223款人工智能輔助醫療設備，2015年6月6日，自動駕駛汽車已不再是實驗品：waymo每週提供超過15萬次自動駕駛服務，而百度的，而百度的
4.企業在人工智能領域的投資大幅增加，推動創紀錄的投資和應用
人工智能在商業中的應用也在加速：2024年，78％的組織正在使用人工智能，55％。與此同時，越來越多的研究證實，人工智能能夠提高生產力，並有助於縮小整個勞動力隊伍中的技能差距。 ，並有助於縮小整個勞動力隊伍中的技能差距。
事實上，隨著人工智能導致客戶期望值呈指數級增長，現有解決方案會在一夜之間顯得過時，從而使現有企業失去適應的機會，產品市場匹配崩盤的情況會更頻繁地發生。 ，產品市場匹配崩盤的情況會更頻繁地發生。
5.儘管全球對人工智能的樂觀情緒上漲，但亞洲人對人工智能更為樂觀
（83％）（80％）（80％）（77％）等國家，大多數人認為人工智能產品和服務利大於弊。相比之下，在加拿大（，40％）（39％）（36％）（36％）等地，樂觀情緒仍遠低於此。 ，樂觀情緒仍遠低於此。 ，樂觀情緒仍遠低於此。
不過，這種態度正在轉變：自2022年以來，一些此前持懷疑態度的國家的樂觀情緒顯著增長，10％）（10％）（8％）（8％）（4％）。 4％）
6.人工智能在科研中的影響力日益增強，已成為推動科學進步的重要驅動力
人工智能日益增長的重要性在重大科學獎項中有所體現：兩項諾貝爾獎分別授予了在深度學習（物理學）（兩項諾貝爾獎分別授予了在深度學習（物理學）（和將其應用於蛋白質折疊（化學）方面做出貢獻的研究，而圖靈獎則表彰了在強化學習方面的開創性貢獻。
顯然，人工智能正以指數級、出乎意料的速度飛速發展，這對大多數人來說意義非凡。因此，人工智能安全也變得越來越重要。雖然人工智能讓偽造變得更容易，但密碼學則讓偽造變得更加困難。期待著那些能夠利用區塊鏈的原生屬性（可驗證性和透明性）來構建這一領域實用解決方案的加密貨幣項目。
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