هوش مصنوعی تولیدی در سال 2025 در حال ورود به مرحله بالغ تر است. مدل ها برای صحت و کارآیی تصفیه می شوند و شرکت ها آنها را در گردش کار روزمره قرار می دهند.
تمرکز از آنچه این سیستم ها می توانند در نحوه استفاده از آنها با اطمینان و در مقیاس استفاده کنند ، تغییر می کند. آنچه در حال ظهور است ، تصویری واضح تر از آنچه برای ساختن هوش مصنوعی تولیدی لازم است که فقط قدرتمند نیست بلکه قابل اعتماد است.
نسل جدید LLMS
مدلهای بزرگ زبان شهرت خود را به عنوان غول های گرسنه منابع می ریزند. هزینه تولید پاسخ از یک مدل در طی دو سال گذشته با یک عامل 1000 کاهش یافته است و آن را مطابق با هزینه یک جستجوی اصلی وب است. این تغییر باعث می شود هوش مصنوعی در زمان واقعی برای کارهای روزمره تجاری مناسب تر باشد.
مقیاس با کنترل نیز اولویت امسال است. مدل های پیشرو (Claude Sonnet 4 ، Gemini Flash 2.5 ، Grok 4 ، Deepseek V3) هنوز هم بزرگ هستند ، اما آنها ساخته شده اند تا سریعتر پاسخ دهند ، با وضوح بیشتری استدلال کنند و کارآمدتر شوند. اندازه به تنهایی دیگر تمایز دهنده نیست. نکته مهم این است که آیا یک مدل می تواند ورودی پیچیده ، پشتیبانی از ادغام و ارائه خروجی های قابل اعتماد را حتی در صورت افزایش پیچیدگی داشته باشد.
سال گذشته انتقادات زیادی از تمایل AI به توهم داشت. در یک مورد مشهور ، یک وکیل نیویورک به دلیل استناد به پرونده های حقوقی موجود در چتپپ ، با مجازات هایی روبرو شد. خرابی های مشابه در بخش های حساس مسئله را به سمت کانون توجه سوق داد.
این چیزی است که شرکت های LLM امسال با آن مبارزه کرده اند. بازیابی تولید شده توسط نسل (RAG) ، که ترکیبی از جستجو با تولید به خروجی های زمین در داده های واقعی است ، به یک رویکرد متداول تبدیل شده است. این به کاهش توهم کمک می کند اما آنها را از بین نمی برد. مدل ها هنوز هم می توانند با محتوای بازیابی شده مغایرت داشته باشند. معیارهای جدید مانند RGB و Ragtruth برای ردیابی و تعیین کمیت این شکست ها استفاده می شوند ، و نشانگر تغییر به سمت توهم به عنوان یک مشکل مهندسی قابل اندازه گیری است نه یک نقص قابل قبول.
پیمایش در نوآوری سریع
یکی از روندهای تعیین کننده سال 2025 سرعت تغییر است. نسخه های مدل شتاب می گیرند ، قابلیت ها ماهانه تغییر می کنند ، و آنچه که پیشرفته ترین آنهاست ، دائماً تعریف می شود. برای رهبران شرکت ، این یک شکاف دانش ایجاد می کند که می تواند به سرعت به یک رقابتی تبدیل شود.
جلو ماندن به معنای آگاه ماندن است. رویدادهایی مانند AI و Big Data Expo Europe فرصتی نادر برای دیدن اینکه این فناوری از طریق نسخه های نمایشی در دنیای واقعی ، مکالمات مستقیم و بینش از آن ساختمان ها و استقرار این سیستم ها در مقیاس قرار دارد ، ارائه می دهند.
پذیرش شرکت
در سال 2025 ، تغییر به سمت استقلال است. بسیاری از شرکت ها در حال حاضر از AI تولیدی در سیستم های اصلی استفاده می کنند ، اما اکنون تمرکز روی AI عامل AI است. اینها مدلهایی هستند که برای انجام اقدامات طراحی شده اند ، نه فقط تولید محتوا.
براساس یک بررسی اخیر ، 78 ٪ از مدیران موافق هستند که اکوسیستم های دیجیتال باید برای مأمورین هوش مصنوعی به همان اندازه که برای انسان طی سه تا پنج سال آینده ساخته شود. این انتظار در حال شکل گیری نحوه طراحی و استقرار سیستم عامل ها است. در اینجا ، هوش مصنوعی به عنوان یک اپراتور ادغام می شود. این قادر است گردش کار ، تعامل با نرم افزار را ایجاد کند و وظایف خود را با حداقل ورودی انسانی انجام دهد.
شکستن دیوار داده
یکی از بزرگترین موانع پیشرفت در هوش مصنوعی تولید ، داده ها است. آموزش مدلهای بزرگ به طور سنتی به خراش دادن مقادیر گسترده متن در دنیای واقعی از اینترنت اعتماد کرده است. اما ، در سال 2025 ، این چاه خشک است. داده های باکیفیت ، متنوع و از نظر اخلاقی قابل استفاده برای یافتن سخت تر و پردازش گران تر است.
به همین دلیل داده های مصنوعی به یک دارایی استراتژیک تبدیل می شوند. به جای کشیدن از وب ، داده های مصنوعی توسط مدل ها برای شبیه سازی الگوهای واقع گرایانه تولید می شوند. تا همین اواخر مشخص نبود که آیا داده های مصنوعی می توانند از آموزش در مقیاس پشتیبانی کنند ، اما تحقیقات پروژه Synthllm مایکروسافت تأیید کرده است که می تواند (در صورت استفاده صحیح).
یافته های آنها نشان می دهد که مجموعه داده های مصنوعی می تواند برای عملکرد قابل پیش بینی تنظیم شود. از نظر مهم ، آنها همچنین دریافتند که مدل های بزرگتر برای یادگیری به طور مؤثر به داده های کمتری نیاز دارند. به تیم ها اجازه می دهد تا به جای پرتاب منابع در مشکل ، رویکرد تمرینی خود را بهینه کنند.
کار کردن
هوش مصنوعی تولیدی در سال 2025 در حال رشد است. LLM های باهوش تر ، عوامل هوش مصنوعی ارکستر شده و استراتژی های داده مقیاس پذیر اکنون برای پذیرش در دنیای واقعی اساسی هستند. برای رهبرانی که در این تغییر حرکت می کنند ، AI & Big Data Expo Europe دیدگاه روشنی از نحوه استفاده از این فناوری ها و آنچه برای کار کردن آنها لازم است ارائه می دهد.
همچنین ببینید: Tencent مدلهای هوش مصنوعی Hunyuan-Source همه کاره را منتشر می کند
آیا می خواهید در مورد AI و داده های بزرگ از رهبران صنعت اطلاعات بیشتری کسب کنید؟ نمایشگاه AI & Big Data را که در آمستردام ، کالیفرنیا و لندن برگزار می شود ، بررسی کنید. این رویداد جامع با سایر رویدادهای پیشرو از جمله کنفرانس اتوماسیون هوشمند ، BlockX ، هفته تحول دیجیتال و Cyber Security & Cloud Expo همکاری می کند.
سایر رویدادهای آینده فناوری شرکت و وبینارهای موجود در TechForge را در اینجا کاوش کنید.
