人工智能的大模型产品有哪些发展趋势？

纵观人工智能的发展历史，今年无疑是井喷与爆红的一年。但若要追溯，其实早在数年前的算力革命时，人工智能在应用层面上就已经有了不小的突破。GhatGPT更像是在舆论上将其引爆的导火索，而不是引发革命的根源所在。

目前，越来越多的大模型开发，已经成为企业或行业进军人工智能赛道的首要选择。而目前的大模型产品，主要呈现出个性化与场景化的发展趋势。

个性化：

以生成式人工智能为例，ChatGPT这类对话式的产品本身不存在记忆功能，也就是它不会记录你的询问历史、询问习惯等。并且，你能够在使用时发现到较为明显的AI撰写痕迹，即一些公式化的对话模板，以及缺乏实际内容的辞藻堆砌。

如何让人工智能变得更像人？个性化必定是一条重要的道路。如果AI能够从询问历史以及浏览情况中进一步学习，便能够让答复的话语更加符合人们的预期，也就是更加的“人性化”。

场景化：

在使用ChatGPT时你也许会有过这种感受，虽然看似对问题进行了回答，但却对我们日常生活的帮助较小。这时，OpenAI Plugin的出现，则打破了这一尴尬的局面。里面有诸多针对我们日常生活细节、以及工作的垂直领域模型，令AI的强大功能能够落到实处。

二者之间的区别与B端和C端的产品区别有些类似。一个是针对垂直细分领域，其思维方式会更加符合目标需求；一个是兼容性更强，能够尽可能地满足更多不同的需求。毫无疑问，更加针对需求的场景化设计，无疑更容易得到市场的认可。

总的来说，在经历了一轮爆发过后，人工智能逐渐走到发展的拐点。如何让产品的研发更加符合市场的需求，也许是维持这波热度的关键所在。