全球AI风起云涌，激荡变化。

1. ‌模型小型化与成本骤降‌
   • 微软38亿参数的 ‌Phi-3-mini‌ 模型性能已持平2022年5400亿参数的PaLM模型，体积缩小142倍；
   • 同等性能模型的推理成本18个月内下降超280倍（如GPT-3.5级模型单次百万token查询成本从20美元降至0.07美元）。
2. ‌具身智能与多模态融合‌
   • 具身智能成为发展重点，需构建“感知-交互-应用”闭环体系实现物理环境动态交互；
   • 谷歌“大世界模型”实现文字/图像生成三维空间，推动AI向立体认知跨越。
3. ‌量子AI与合成数据应用‌
   • 量子计算加速AI复杂问题求解（如分子建模）；
   • 合成数据在文本、图像领域应用占比达37%，缓解数据隐私与版权压力。

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