1. 代理型AI（Agenetic AI）
定义：能够推理、规划并采取行动的智能系统 能力：将复杂问题分解为多步骤计划，与工具和数据库互动以实现目标 现状问题：现有模型在逻辑推理一致性上存在困难，面对复杂场景时容易决策失误 2025展望：需要更先进的模型来提升代理型AI的表现
2. 推理时计算（Inference Time Compute）
过程：模型在推理时对实时数据进行处理，将用户查询与训练过程中存储在权重中的信息进行比较 新特点：新AI模型在推理过程中会花费一些时间进行“思考”，思考时间根据所需推理的复杂程度而变化 优势：推理时的推理能力可以独立于模型训练进行优化，通过更好的思维链训练来提升推理能力，从而让AI代理更智能
3. 超大型模型
参数规模：2024年前沿模型参数规模在1万亿到2万亿之间 2025预测：下一代模型参数规模可能达到50万亿以上，进一步推动AI能力的提升
4. 超小型模型
参数规模：仅几亿参数 优势：无需大型数据中心和大量GPU即可运行，可在笔记本电脑甚至手机上运行 应用前景：更多此类模型将被开发，专门用于完成特定任务，无需大量计算资源
5. 企业AI应用的高级用例
2024年常见用例：提升客户体验、IT运营和自动化、虚拟助手、网络安全 2025展望：出现更高级的应用场景，如能够解决复杂问题的客户服务机器人、主动优化整个IT网络的AI系统、实时适应新威胁的安全工具等
6. 近无限记忆（Near Infinite Memory）
背景：早期生成式AI的上下文窗口仅2000个token，如今模型上下文窗口可达数十万甚至数百万个token 2025预测：进入近无限记忆时代，客户服务聊天机器人等可以随时记住与用户的每一次对话，提供更个性化的服务
7. 人在回路中的增强（Human in the Loop Augmentation）
案例：一项研究中，聊天机器人在临床推理方面表现优于医生，但医生与聊天机器人合作时表现却不如机器人单独工作 问题：当前AI与人类协作的效果不如预期，专家与有效AI系统结合时应更聪明，但实际并非如此 2025展望：需要更好的系统让专业人士无需成为AI使用专家，就能将AI工具融入工作流程，提升人机协作效果
