尤⾥卡!在类固醇上 2025人工智能驱动的研究、开发与创新突破的新时代研究报告

象。”阿尔伯特·梅杰博⼠,蓝移⼯程总监,艾瑟尔·利特公司ZoéHuczok,蓝移⼯程项⽬负责⼈,艾瑟尔·利特公司ArnaudSiraudin,艾瑟尔·利特公司副总监DonatelloFleck,艾瑟尔·利特公司商业分析师GeoffroyBarruel,艾瑟尔·利特公司顾问⽪埃尔·布鲁埃,GRTgaz研究、开发和创新总监卡罗尔·卡兰塔,INRAE科学与创新副总监保罗-乔埃尔·德里安,集团副总裁创新与可持续发展,阿维尔公司菲利普·莫奎安,INRAE⾸席执⾏官菲利普·毛铝，INRAE首席执行官让-吕克·穆莱，法国高等教育和研究部参谋长ickEagar，亚瑟·迪·⾥特合伙紧急情况专家安妮·布韦罗，法国总统人工智能特使BlueBlueShift/REPORT0073CONTENT-CONTENT-CONTENT-CONTENT-CONTENT-56BlueBlueShift/REPORT007年，但⾃近两年以来，随着更强⼤的⽣成式⼈⼯智能（GenAI）和⼤型语⾔模型（LLMs）的问世，加速进程开始启动。尽管关于潜在应⽤的信息泛这项深⼊研究是由亚瑟·迪·利特（ArthurD.Little）的BlueShift与五家主要⼯智能：路威酩轩（LVMH）、阿维诺（Avril）、GRTgaz、法国国家科学研究中⼼（CNRS）和法国国家农业、⻝品和环境研究所（INRAE）。该研究探讨了R&D&I中⼈⼯智能的现状、挑战局以及未来场景。我们收集了40多次针对AI提供商、独⽴AI专家以及当前最佳AI⽤⼾的访谈，以及对私营公司和公共机构的调查结果，该调查涵盖AI的7第一章：人工智能通过不同角色在研发与创新中增强研究人员的能力，帮助解决棘手问题并做出通用模型；数据可用性和问题类型决定了最佳方法BlueShift/RBlueShift/REPORT007第二章：确保人工智能在研发与创新中的成功论、健全的数据基础、战略优先级确定、分析折衷、假设⽣成器和助⼿发挥作⽤。AI帮助做出决策的规划,涵盖了从技术和市场情报到创新战略、构思、组合和项经充当了知识管理者、假设⽣成器和助⼿。AI帮助做决策在AI系统和其他⽅法之间进⾏选择取决于可⽤数据的类型⾊。AI并⾮总是万能的解决⽅案。传统科学⽅法，包括传统回归⽅法，在某些问题上表现可能更好。通常，AI模型选择AI系统和其他⽅在制定策略时要在制作、购买现成的或微调AI模型之间做模型，不管是LLM、⽣成对抗⽹络（GANs）、扩散模型-分析权衡。在概念验证（POC）的开发中必须仔细考虑权衡，包括获取与合成数据、优化精度与召回率、⽋拟合与过拟合数据。-与IT的对⻬。研发创新功能需要与IT部⻔对⻬，以满⾜安全性和合规性要求，同时保持实验所需的速度。-持续监控和改进。这对实验性AI模型尤其重要，因为它们的性能会随时间改变。-持续监控和改进。这对实验性AI模型尤为重要，因为它们的表现可能随时间⽽变化。8主要的开放源模型，但较小的参与者也构成生态创企业也瞄准特定垂直领域的问题。托管提供商。开源模型是整个链条的⽀柱，由主要参与者如Metma），微软（Phi）和英伟达（NVLM，TensorFlow，StyleGAN）开发和训练。像Mistral和C以及法国国家科学研究中⼼和GENCI（BLOOM）等学术机构也在很⼤程度上为开源⽣态系统做出贡献。果：性能、信任和可负担性。这些因素导致了六种可这些因素导致了两端的六种可能情形:BlueBlueShift/REPORT007在云中托管模型运⾏所需的计算能⼒（例如，每个LLM组织演变以及赢家和输家都会产⽣不同后果。9这些包括共享计算能力、鼓励数据共享、管理人工为人员培训人工智能基础知识、重设数据和人工智以及改善输出控制。除此之外，组织还应该根据企应该着⼿为⼈⼯智能的未来做准备，⽆论情景如何发展:能⼒。鉴于低代码/⽆代码（LCNC）⼈⼯智能BlueShift/REPORT0075重新思考超越IT的组织和治理。为⼈⼯智能建⽴适当的治理BlueShift/REPORT007这些包括共享计算能⼒、⿎励数据共享、管理⼈⼯智能⼈才、培训员⼯掌握⼈⼯智能基础知识、重新设置数据和⼈⼯智能治理⽅法，以及改进输出控制。除此之外，组织应该采取符合公司⽬标的谨慎战略赌注。在决策过程中，研发和创新机构应该考虑AI应⽤场景的范,以处理AI⽣成的内容和数据的规模扩⼤。,功能能⼒，实施要求和潜在⻛险1AI将赋能研发和创新的各个环节，包括涉及创造⼒的部分AI的影响不仅仅是炒作——它正在影响研发和创新的⽣产⼒和创造⼒。那些悄悄利⽤通⽤类型的LLM和较⼩的专⻔模型的公司已经在某些情况下看到了10倍的⽣产⼒AI作为协调者，⽽不是独奏者AI应该作为不同数字⼯具之间的协调者，例如模拟，传统⼈⼯智能(GOFAI)，GenAI，图形，规则和启发式以及⻉叶斯⽹络，并保持⼈类参与。⾃动化代理将赋权研究⼈员⾃主运⾏整个⼯作流程，加速发现3⼤多数研发和创新组织对⼈⼯智能仍然⽐较陌⽣，许多研究⼈员并不了解其当前和未来的影响4专注于解决问题，⽽不仅仅是部署4重点不应放在华⽽不实的⼈⼯智能⼯具上，⽽应放在利⽤⼈⼯智能解决具体、⾼影响⼒问题上。界定正确的问题将确保⼈⼯智能成为创新的⼯具，⽽不仅仅是⼀种趋势.55利⽤LLM提⾼⽣产⼒经过精细调整的LLM能够提供很⾼的价值，尽管我们还没有完全理解其在规模上的运作⽅式。LLM对于提⾼⽣产⼒⾮常有趣。尽管跨部⻔数据集成可能释放出更⼤的潜⼒，但诸如低秩适应（L利⽤LLM提⾼⽣产⼒在解决复杂的研发与创新问题⽅⾯，更⼩型和更专业化的AI模型或其他⽅法，如⻉叶斯⽹络，将⽇益表现出⾊。这些定制模型在某些领域更为有效。数据管理将成为AI驱动未来的区分因素，因为算法变得商业化。中⼼化、结构化和清洁的数据将是构建竞争性研发与创新系统的基础。为第⼀个POC准备数据可能需要时间（⻓达18-24个⽉）,但随着每次迭代，速度会加快。在AI系统中建⽴信任⾄关重要且脆弱。在研发与创新领域，赌注⾼且产出不会⽴竿⻅影,确保流程透明和⼈类监督⾄关重要，以避免AI采⽤中的挫折。AI⼈才供应将滞后于需求，直⾄2030年，提升现有研发团队的技能⾄关重要。早期投资于培训员⼯的组织将避免在AI竞赛中落后。推理作为⼀种服务——产品开发的范式转变就像云计算改变了IT基础设施⼀样。这种模式将在普及AI和培育新就像云计算改变了IT基础设施⼀样，推理作为⼀种服务将彻底改变公司开发和扩展基于⼈⼯智能的产品的⽅式。这种模式将在普及⼈⼯智能和促进新的业务模式⽅⾯起着关键作⽤BlueBlueShift/REPORT0072024年6⽉：宾夕法尼亚⼤学的研究⼈员利⽤机器学习(合物。这⼀突破发表在《Cell》杂志上，加速了新抗⽣素,利⽤⼈⼯智能将数年的研究时间压缩成⼏个⼩时。,它可能会在包括研BlueShift/REPORT007作为企业和决策者，我们相信询问AI是否真正具备创造⼒是很⾃然的。或许更重要的是，它能帮助我们⼈类变得更有创造⼒吗？,因为过去10-15年，AI主要集中在提⾼性能和⽣产⼒上。如果AIBlueShift/REPORT007在化学领域，DeepMind的DemisHassabis和JohnJumper因AlphaFol在物理学领域，JohnHopfield和GeoffreyHinton因对AI（特别是机器学习)的贡献⽽获得了诺⻉尔奖。他们应⽤统计物理学原理开发了基础神经⽹络模型，包括Hopfield⽹络和Boltzmann机器。他们的⼯作奠定了现代机器学习的基础，使AI系统能够从复杂数据中学习在这个对科学和研究具有重要意义的时刻，⼈们可能会想定义的职业如何适应⼈⼯智能的崛起？AI在“兴奋！”时刻和定义研发和创新的诸多任务中扮演着什么⻆⾊？组织在问题定义、数据可⽤性、安全性、系统可解释性和成本等领域⾯临着什么具体挑战？如何最/作为⼀个引⼈⼊胜的提⽰，这是⼀则有趣的报告标题的字谜:强化剂”宝藏:好的！”字谜的变化⽅式神秘莫测，但这个变化似乎特别贴BlueBlueShift/REPORT0071THEPOTENTIALOFAIINR&D&IBlueBlueShift/REPORT007AI在研发和创新过程中通过多种⻆⾊增强研究⼈员的能⼒，在解决棘⼿问题和做出决策⽅⾯发挥作⽤。没有通⽤模式；AI在研发和创新过程中通过多种⻆⾊增强研究⼈员的能⼒，在解决棘⼿问题和做出决策⽅⾯发挥作⽤。没有通⽤模式；系统中最常⻅的AI模型被嵌⼊在⼀个最新知识结合起来。”约翰·奥⻉尔(JohanAubert)，⾸席技术&数字官，欧莱雅(L’Oréal)FlorentBrissaud，研发项⽬经理研发与创新的每⼀个构建块都有其益处和⽤例，包括技术和战略、构思、组合和项⽬管理，以及知识产权管理。当我们处时，出现了三个关键因素:与创新团队，⽆论是现在还是将来。⽬前，在我们⼴泛调查何⽤例中，⼈⼯智能都没有完全⾃主运⾏。相反，它扩充了们节省时间，使他们更有⽣产⼒和创造⼒，通常的任务。特别是⾃GenAI以来，研究⼈员已经能够⾃动执⾏重复性任务，⽐如起草电⼦邮件或⽂件和综合多篇论⽂的内容。例如，在⻝品公司罗克展到操作扳机的⼈⼯智能，并学会如何处理数 ⽆法解决的问题。例如，为了优化营养计划，农业⼯业集团Avril开发了⼀个建了AlphaFold，⼀个⼈⼯智能模型，可以研究数百万种蛋⽩质组合，从⽽发现了新领域中的蛋⽩质。没有⼈⼯智能，这些以及许多其更复杂的⻆⾊。这些⻆⾊包括成为知识管理者、假设⽣成⽤⼈⼯智能帮助做出决策，根据来⾃各⽅的弱信BlueBlueShift/REPORT007ErezRaanan，Mathlabs⾸席执⾏官基于⼈⼯智能的模型⽀持⽤例ADL的创新卓越模型是组织内创新管理的⼀个经过验证的框架(⻅图1)BlueShift/RBlueShift/REPORT007技术情报⾃动化技术趋势与弱技术情报⾃动化技术趋势与弱信号监测市场情报⾃动化市场分析与竞争情报监管事务与合规监测创新战略制定创新战略制定情景规划与战略制定创新引擎创新引擎创意生成与管理构思和概念开发投资组合管理资源分配和项⽬管理投资组合管理资源分配和项⽬管理部署（市场推出,制造）规模⾃动化质量控制和缺陷检测研发和创新项目研发和创新项目•配⽅•材料设计和⼯程•产品设计和原型制作•实验设计和⾃动化•安全和环境影响评估支持流程知识产权管理知识产权管理⽂档管理与合规性生态系统管理生态系统管理协助申请补助⾦和资⾦知识管理知识管理知识管理与转让软件开发与研发⼯具测试来源：亚瑟·D·利特SpecificSpecificProblemOpen强化学习语义经典科学方法GenAI传统人工智能模式深度学习与视觉模型传统人工智能利特数据许多来源：阿瑟·杜利特（ArthurD.Little），伊夫·卡索（YvesCaseau），法国国家技术学院（NATF）“数⼗年来我们⼀直在超级计算机上运⾏⼈⼯-深度学习和视觉模型——需要⼤量标记数据的模式识别和视觉任务（例如，卷积神经⽹络）识别和视觉任务需要⼤量标记数据(例如识别和视觉任务需要⼤量标记数据(例如），让⼈类操作员或⼯程师做出最终决策。”VincentChampain，⾼级执⾏副总裁数字绩效与IT，Framatome更具体更开放更具体更开放通常与⼈类反馈⼀起（来⾃⼈类反馈的LLM+RL[RLHF]）问题，选择最佳⽅法。然⽽，⼈⼯智能并⾮总是答案‒传统科学技术，包括传统的回归⽅法，在某些问题上可能表现更好。研发创新的核⼼任务没有统⼀模型；特定的模型和系统为特BlueBlueShift/REPORT007输入数输入数据类型任务类型序列数据（例如语⾔、时间序列数据）具有空间局部性的⾮序列数据（例如图像、⽹⾮结构化数据（不是序列或⽹格）（例如分⼦、社交⽹离散状态和动作（例如游戏动作）连续状态和动作（例如机器⼈移动）因果关联数据（例如治疗效果、事故分类/检测循环神经⽹络（RNN），Transformer（例如BERT）卷积神经网络（CNN）(例如AlexNetK最近邻（KNN），随机森林（例如GraphSAGE）NANANA预测RNN，包括⻓期/短期记忆算法（例如神经⽔⽂学）（例如，专注FP）模拟（包括数字孪生）+任何相关的ML预测方法，贝叶斯网络，因果森林控制指挥与控制算法指挥与控制指挥与控制⽆模型RL（MFRL）（例如，AlpMFRL（例如，Q-learning），基于模型的RL（例如，DemNA生成），扩散（例如，稳定扩散），VAE+GAN（GSimulation+蒙特卡洛树搜SimulationNA来源：ArthurD.Little，YvesCaseauBlueBlueShift/REPORT007⼤多数最先进智能系统均为系统的系统。这或为特定任务设计的算法，通过结合提供了更强⼤多数LLM聊天机器⼈，⽐如ChatGPT，使⽤了与⼈类反馈（RLHF）相结合的变换器架构。图像⽣成模型DALL-E2将⾃回归变换器和扩散算法结合在⼀起。由于语⾔流利，LLMs通常可以在与其他系统交互或控制其他系统⽅⾯发挥协调作⽤。机器⼈技术案例通常需要系统的器⼈。计算机视觉算法可以处理机器⼈摄像头收集的视觉数据擎可以指导认知控制器的决策，⽽认知控制器⼜可以受到RL算法的影响，后决策决策带策略的RL反馈反馈环境和过程数据外部知识执⾏器信息检索环境和过程数据外部知识执⾏器⾏动学习机制数据预处理学习机制数据收集历史数据基于规则的引基于规则的引擎来源：ArthurD.Little；Oliff,Harley等⼈。“整合⼈因知识框架，促进智能制造中的⼈机界⾯与协作。”ProcediaCIRP，Vol.72，2018.来源：ArthurD.Little；Oliff,Harley等⼈。“整合⼈因知识框架，促进智能制造中的⼈机界⾯与协作。”ProcediaCIRP，Vol.72，2018.BlueShift/RBlueShift/REPORT0072BlueBlueShift/REPORT007确保在AI研发和创新实施中取得成功需要灵活的衷、稀缺数据科学⼈才管理、IT对⻬、快速效益有要好。”DenisGardin,创新总监,MBDATHEMESUNDERPINNINGAI专案范围从⼏周到数年不等.我们将这些采访内容总结为⼋项良好实践（敏捷⽅法、略优先级、分析折衷、稀缺数据科学⼈才管理、IT对⻬、快速效益演⽰和持续监控）涵盖四⼤类别（数据和项⽬管理、战略实施、组织BlueBlueShift/REPORT007构建团队与IT，数据科学和领域专业知识形成跨职能核⼼团队初始数据集阶段⼯作空间中共增量开发以保持模型改进的灵活性定义增量⽬标设计模型根据数据集开发/建模/微调调整上线后，收集模型输出和预期价值，以便进⾏部署后调整审查和调整：决定模型修改、数据集调整和外部验证对增量进⾏回顾并决定要在下⼀个增量上实施的操作选择选择合适的⼯具，并在“零增量”中创建验证审核改进培训使⽤单独的验证数据集验证模型选择定义设计在核⼼团队外培训业务⽤⼾来源：ArthurD.Little强⼤的、结构化的数据管理能⼒是实现⼈⼯智能带来的利益些需要涵盖数据质量、协作式数据管理，并成功利⽤专有数据:但新兴技术提供了使⽤更⼩数据集实现重⼤成果的新可能性。例如，Alysophil、Gourmey和Integ结构化的数据，精确预测新化合物的性质。每次运⾏后练，使⽤新产⽣的输出，并调整实验参数以产⽣新数（例如LLMs）可以处理未标记的数据，潜在地从历史数据集中释放价值。AI实施需要跨组织协作、数据可访问性和有效的治理。Vevril突出了打破团队内外数据孤岛的重要性。例如，在Avril，对历史数据的初步清洗突显了标准化数据收集的必要性。基于此，研发部⻔已实施缝地流动。”为公司提供了重要的竞争优势，因为通过使⽤专有更相关于团队需求的输出。例如，通过使⽤⾃⼰的数据BlueShift/REPORT007CarlosEscapa，数据BlueShift/REPORT007BlueBlueShift/REPORT007这个问题有现成的适合解决⽅案吗是的不是数据机密性/主权是⼀个问题吗预训练模型可数据机密性/主权是⼀个问题吗您是否具备技能/资源是的1是的1购买•购买•即⽤型，可快速•⽤⼾友好的•专为提⾼⽣产率⽽优化•⽆定制化•SaaS模式:重复成本可能变得很重要制作从零开始为特定问题可更新，灵活•价格实惠且快速•CONSPROS•可以访问开源社区的创CONSPROS••⽆需专业技能•模型（特别是对于LLM•有限定制化••不适⽤于⼤多数新•颖或特定问题备注:(1)即使如此，当存在显著的分析或效率来源:ArthurD.Little⼤多数核⼼研发创新问题适合优化现有的开源模型，⽆论是LLMs（例如，Diffusion），还是RL（例如，TensorFlow）。研究⽣态系统特别适合优在⼀些⾮常特定的⽤例中，从头开始开发的内部模型可能胜过精细调整的公共模型。⽰例包括寻求将科学知识嵌⼊模型，⼤体上对计算要求不那么苛刻的实验性架构（例如，循环），然⽽，纯“⽣产⼒”⼈⼯智能⽤例最好从专⻔的研发与对于LLMs，提⽰功能可以以⾮常低的成本提供令⼈满意的定制化，⽆需检索增强⽣成（RAG）技术还能实现定制化，定制⼀个LLM到组织的知识考虑分析折衷以确保在POC期间取得进展。组织在AI项⽬期间⾯临⼀系列约束，因此应考虑在三个领域进⾏分析折衷以推动项⽬前进:应考虑数据挖掘的折衷，使项⽬前进。组织必须在⽣成/获取更多数据和采取其他⽅法之间做出选择。他们可以使⽤GenAI⽅法创建合成数据或数据增强来轻微调整其初始数据集，尽管这可能会增加训练集的偏差/错误。最佳做法包括迁移学习，通过使⽤先前训练模型的主⼲⽹络输出作为新模型后续阶段的特征来克服数据不⾜，或者采⽤Box-Behnken等技术来优化数据收集。法包括为每种错误类型分配特定成本，以了解要优,对于某些任务类型（开放与封闭），根据所涉及的利益（例如，⽣产线监控与头脑⻛暴⼀些不平衡可能是有价值的，因2精确度与召回率。您的模型输出是否更倾向于假阴性还是⿎励假阳性？推荐的最佳做法包括为每种错误类型分配特定成本，哪种度量标准。另外，在某些任务类型中（开放），涉及的⻛险（如⽣产线监控与头脑⻛暴），⼀些不平,因为它可能会产⽣全新的想法。幻觉出现。在RAG的情况下，主要原因是数致。”CarlosEscapa，数据⼈⼯智能/机器学习3.⽋拟合与过拟合。在这⾥的选择是减少训练数据损失，这可能会增加测试数据损失，意味着模型⽆法泛化或创造性，或者减少测试数据损失，这可能会增加训练数据损失，导致模型不准确。正则化技术（例如L1、L2、Dropout和EarlyStopping）通过对过度模型复杂性进⾏惩罚，确保它们更好地泛化到新数据，通过减少⾼系数的幅度来降低过拟合，⽽不⼀定减少变量的数量。正则化技术（例如L1、L2、Dropout和EarlySt的模型复杂性来减少过拟合，确保它们通过降低BlueBlueShift/REPORT007主动利⽤现有的数据科学⼈才，⼈⼯智能⼈才有效分配资源，必要时填补资源缺⼝是研发与创新组织BlueBlueShift/REPORT007缺点-循环成本-可能有限定制化-没有真正的知识获取来⾃内部资源-培训需要时间-受雇员⼯缺点-循环成本-可能有限定制化-没有真正的知识获取来⾃内部资源-培训需要时间-受雇员⼯流失-数据科学专家仍然需要-难以推⼴在⼤规模下-⼀个数据科学项⽬仍需要⼀个资源-反馈可能有限-可能不够“按原样”来满⾜⾮常具体的需求-创造⼒受限-沟通与研究⼈员和数据科学家之间的合作可能具有挑战性优点+快速测试新想法+才华⽴即可⽤+便于及时使⽤+⼯具⾮常相关+替换的恐惧是有限的+最少的培训可以帮助专家建⽴⼀个简单的模型+实现有益于每个⼈的指导⽅法+数据科学家和数据使⽤效率最⾼之⼀+避免重复+您可以共享真实的数据科学专业知识+数据科学家获得主题知识+项⽬执⾏能⼒得到提升资源需求较少需要更多模型外部化培训配对服务中心嵌入寻求数据科学提供者的⽀持，使⽤其预构建和/或预训练模型，并访问其训练数据集•ADL⽀持⼀家⼤型制药公司使⽤AI模型更有效地招募患者将所有需求集中在一个独特的服务中心•雀巢在瑞⼠设有⼀个团队，为整个公司开发模型，使得能够在每个流程中实施⼈⼯智能在每个研发团队中实施数据科学家群组•Solvay、L'Oréal创建了混合团队，在⾼度特定的研发领域发挥领域专业知识和数据科学技能的作⽤培训学科专家进行数据科学•2022年，AirLiquide推出了其内部的⼈⼯智能准备计划，⽬标是到2025年培训300名员⼯进⾏数据科学/⼈⼯智能操作，另外还有研发、数字化和IT⽅⾯的⼈员将数据科学家和专家配对•MaiaSpace将年轻研究⼈员与经验丰富的⼈配对，将能量和想法与经验相结合描述来源：亚瑟·迪·利特研究⼈员已上⻋，但IT部⻔不愿合作。”究⼈员在⽀持的情况下，但IT不愿意合作。”卡洛斯·⻢丁，董事总经理MACAMI集团IT部⻔⾯临引⼊新AI⼯具时的四个常⻅1系统维护和集成挑战。IT部⻔可能⾯临将AI解决⽅案与现有系统集成的困难，这可能会减缓部署进度。特别是，与未来架构进⾏彻底规划所带来的可扩展性问题通常导致不够灵活的实施。与现有系统存在挑战，这可能会减缓部署。特别是2符合内部政策。对合规和⽹络安全的严格内部政策可能会对⼈⼯智能采⽤造成阻⼒，特别是在IT必须确保遵守这些内部法规时。这可能会导致3法律和数据保护法规。IT部⻔负责确保遵守法律标准，如欧盟的《⼀般IT部⻔经常收到⼈⼯智能供应商的邀约。虽然承诺的好处可能很吸引⼈,但服务条款常常过于限制性，需要在采⽤⼈⼯智能⼯具之前进⾏审慎4部署过程的监督。研发中需要快速试验的需求、IT需要监督部署以及所有这些都需要与IT密切协调，理解不同需BlueBlueShift/REPORT007杰罗姆·克⾥斯坦，⼯程技术副总裁,空⽓液化集团持可靠和持续的性能。”所有的⼈⼯智能项⽬都⾯临挑战和瓶颈，包括员⼯的恐惧验证项⽬停滞不前。⼀个透明、以⼈为本的⽅法，将解决持续维护和监控系统性能实验性⼈⼯智能,如果不持续监督，可能会导致不准确的结果。专注于性能监控和模型改时间。建⽴基准指标并根据初始模型验证设置性能阈值，包括准确度，精度，召回率和F1分数。然后，监控输⼊特征。输⼊数据中的不⼀致性或错误可能源⾃数据管道的更的修改或数据损坏。与训练数据相⽐，输⼊数据的U组织报⽅姐拥有玾。他们需搜通过使活断细的我家空viBlueShift/REPORTBlueShift/REPORT007根据我们的访谈和进⼀步研究，我们收集了六个在企利用利用AI为跨职能研究项目形成最佳跨学科团队问题研究机构难以为跨学科研究项⽬指定合适的审稿⼈，寻找正确组合耗时较⻓。他们必须考虑专业知识、位置、可⽤性、亲和⼒和使⽤率。在为跨学科研究项⽬中的专家创建跨学科研究团队时，也会遇到同样的问题。技术设计初始引擎：常规卷积神经⽹络（CNN），然后升级为深度学习模型；专家研究领域关系的知识图专家简介，历史提案-评审匹配，研究提案内容⽐重分析师，⼯程师，科学家实施顺序⾸先，构建了⼀个庞⼤的评审⼈员简介数据库，然后提取了将专家与研究领域相连接的知识图，同时使⽤历史⼈⼯匹配训练AI模该模型最初使⽤基于CNN的引擎部署，最近已更新为深度学习引擎最佳实践采⽤综合⽅法，结合专家简介和提案分析；利⽤成功的历史数据进⾏⼈⼯匹配；从⼀个⼩⽽专注的团队开始（两⼈,两年内占25%的时间）；持续改进模型（如从CNN升级到深度学习）。好处通过改进审阅⼈员的分配，提⾼效率和相关性，同时促进跨学科团队的快速建⽴。使用的数据AI角色通过用贝叶斯网络训练模型来捕捉专家知识通过用贝叶斯网络训练模型来捕捉专家知识问题⻉叶斯⽹络，以LLMs作为第⼀层通过专家访谈、内部数据来完成模型图书管理员当统计⽅法不⾜以满⾜要求时，⻉叶斯⽹络是⼀个选择。在这种情况下，采⽤现成模型，并通过⼀系列专家访谈由AI供应商进⾏微调。将来⾃不同领域的专家组合以获得最佳结果；不要低估⼈⽂因素，因为专家可能对这种做法持负⾯态度，并担⼼被替代——⽽是将其呈现为⼀项集体努⼒。好处员⼯离职时保留专业知识有助于实现真正的创新，因为AI并不局限于现有数据。技术设计使用的数据AI角色实施顺序该化妆品公司缺乏⾜够数据来训练可靠的⼈⼯智能模型，⼀旦专家离开公司则⾯临知识流失。最佳实践BlueBlueShift/REPORT007在产品开发的每个步骤中整合人工智能，缩短上市时在产品开发的每个步骤中整合人工智能，缩短上市时间并降低工业失效率在竞争激烈的市场中，这家⻝品公司需要改变产品开发，缩短上市时间，并增加端到端效率，⼀直到制造环节。技术设计内部开发的模型，总部集中管理，涵盖整个流程：⼈⼯智能提升⽇常任务和知识管理。趋势识别：⼈⼯智能扫描成熟市场，找到成功产品的关键特征。配⽅预测：输⼊所需⼝味，⼈⼯智能提供快速解决⽅案，或者如果新法规要求更换成分，⼈⼯智能找到最佳候选者。实验设计：⼈⼯智能制定符合法规的测试⽅案。制造故障排除：通过制造线的数字孪⽣体，⼈⼯智能识别导致潜在制造问题的产品或机器问题内部研究，客⼾习惯，产品和机器特性分析师，⼯程师，科学家实施顺序⾸先在总部开发模型，并提供收集的跨所有流程数据。变⾰管理团队推动⼈⼯智能接受，解释好处，启动采纳，并进⾏每季度⾃下⽽上的反馈会议。建⽴理解物理与⼈⼯智能功能应结合在⼀起的熟练团队，进⾏定期对模型的检查以监测输出质量。好处减少30%的上市时间，降低40%的⼯业失败率人工智能角色使用的数据最佳实践问题更好地了解客户，快速树立品牌，在获得意外的客户更好地了解客户，快速树立品牌，在获得意外的客户见解方面取得成功这家零售⾏业参与者需要能够快速开发产品，需要更快速更深⼊的市场研究能⼒，以更好地了解不断变化的客⼾需求。机器学习模型，⽤于访问平台的接⼝或API，针对技术团队。虽然有现成的解决⽅案，但模型是内部开发的。客⼾数据，购物篮内容和偏好（调查，在线评论等）分析师实施顺序⾸先，公司收集并清理内部数据，包括从所有部⻔收集的信息，并购买专有数据以补充此数据。然后，模型在这个专有数据库上训练，并定期重新训练以跟上最新趋势。现在使⽤AI来识别客⼾购物篮中的模式，识别畅销商品、趋势以及更复杂的联系（例如⼀起购买的产品组合和季节性）。最佳实践尽早⽣成结构良好的数据，或快速清理历史数据，以确保模型针对您的客⼾和品牌定制，与竞争对⼿区分开来。保留之前⼿动执⾏此⻆⾊的员⼯；他们将⽐仅有数据科学家更好地训练模型，并能够解释输出结果。优势成功产品推出的概率提⾼数据使用技术设计AI角色问题BlueBlueShift/REPORT007每次添加结果后进行实验并重新训练模型每次添加结果后进行实验并重新训练模型问题达到所需的化学性质需要进⾏探索性实验，并根据每种元素的⽐例映射配⽅属性。研究⼈员可以估计最有前途的⽐例，但仍需要做成千上万次实验来确认。这家化⼯⾏业初创公司希望减少实验次数，以提⾼速度和效率。内部⻉叶斯优化和⾼斯过程模型，基于调整过的开源算法，通过现有接⼝和API可⽤溶剂组合和⽐例，粘度测量⼯程师实现顺序AI可以根据所选⽐例帮助设计实验，测试并调整这些实验以适应⾸次结果，并预测所有可能的实验组合的属性。该过程始于设置实验，包括使⽤机械臂⾃动化进程。随后进⾏了⼏百次实验，遵循传统的统计⽅法。这些数据被⽤来训练模型并输出第⼀批实验设计。公司随后进⾏了进⼀步的实验，并根据每次产⽣的新结果重新训练模型。即使找到最终的“完美”组合，也让模型尝试分岔以潜在地发现意想不到的结果。最佳做法在开始时有不完整数据时，请专家引导模型进⾏补偿；充分将专家纳⼊过程中，⽽⾮替代他们；不要将模型泛化，因为它是特定于问题的利益通过进⾏10次实验来确认期望的性能，⽽不是多达100次。使用的数据技术设计AI角色促进技术转移，从研究机构到公司促进技术转移，从研究机构到公司问题学术激励主要关注出版，导致商业或产业影响被忽视，尤其是因为研究⼈员常常缺乏商业化意识或培训。鉴于技术转移办公室⼈⼿不⾜且范围有限，许多创新在寻找上市途径时遇到困难。该⼤学希望通过使⽤⼈⼯智能来增强技术转移过程的每⼀步，同时将项⽬与商业需求相匹配，以提⾼成功率和效率。技术设计为技术转移特定任务定制的封闭式⼈⼯智能系统（例如协议⽣成和审查），符合HIPAA标准的⽤于处理机密知识产权信息的系统，以及⽤于将创新与商业需求匹配的LLM研究报告和出版物，公司兴趣和重点领域分析师，⼯程师，科学家实施顺序⼤学⾸先开发了⼀个基于⼈⼯智能的信息提取系统，⽤于研究报告，同时创建了⼀份关于公司兴趣和重点领域的数据库，利⽤然后建⽴了⼀个技术转移的开放模型沙盒，并实施了封闭的⼈⼯智能系统，⽤于处理技术转移特定任务。最后，与科学家和公司进⼀步探索了⼈⼯智能驱动的创新的合作伙伴关系。最佳实践使⽤私有的现成解决⽅案的AI实例，以确保数据的保密性和安全性；进⾏显著的前期时间投⼊来培训员⼯；⿎励能够倡导AI采纳并指导他⼈培养创新⽂化的倡导者；强调⽤⼾对AI⽣成的输出质量的责任，以维持质量并防⽌将AI视为错误或糟糕决策的替罪⽺。益处某些技术转移⼯作流任务效率提⾼了95%人工智能角色使用的数据BlueBlueShift/REPORT007作者安妮·布⻙罗过了⼤部分职业⽣涯，⽬前为⼏家公共和私⼈科技公司以及规模较⼩的初创公司提供建议。布⻙罗⼥⼠），⼲事，之后⼜担任Morpho公司（数字安全和⾝份解决⽅案）的⾸席执⾏官。她是巴黎⾼等BlueShift/REPORTBlueShift/REPORT007法国的抱负》中指出，⼈⼯智能是⼀场⽆法避免的技术⾰命，影响着所有领域。研发和创新也不实际上，⼈⼯智能和研发创新是内在联系的，不仅共存⽽且相辅相点：授予DemisHassabis和JohnJumper的化学诺⻉尔奖展⽰了如今⼈⼯智能如何推动,从⽽在⽣物学领域取得了重⼤进展。同样，授予JohnHopfield和GeoffreyHinton的物理学诺⻉尔奖是因为他们在统计物理学⽅⾯的⼯作奠定了神经⽹络的基础，这些⽹络如今驱动数据获取与计算能⼒:Hassabis和Jumper的成就得益于已经收集到的丰富蛋⽩质数据集。但是，在其他领域，数据仍然是。必须确保公共部⻔和私营企业能够获得处理这些⼤规模数据集的重要的是这些基础设施能够公平提供。在技术挑战之外，关于数据治理的国际合作欧洲，特别是法国，拥有⼀个丰富的⼈⼯智能⼈才⽣态系统，像巴拉、YannLeCun（Meta）和ArthurMensch（MistralAI）这样的知名⼈物。尽管这些专家中有些⼈已经出国发展事业，但许多⼈已经返然⽽，要留住他们，我们必须在公共和私营部⻔提供有吸引⼒的⼯作条件，特别是展阶段的投资能⼒。《我们的⼈⼯智能：我们对法国这项投资不仅应该侧重于基础设施，还应该通过持续培训和提升研发团队的能⼒来外，诸如对超级计算机使⽤的税收抵免等财政激励措施可能在普及这些先进技术的总⽽⾔之，我想引⽤物理学家玛丽·居⾥的⼀句话：“⽣活中没有什么可怕的，只要去理解。”这提醒我们，虽然⼈⼯智能带来新的⻛险，但也提供了巨⼤的机遇，可以构建⼀个更具创3TOOLS&BlueBlueShift/REPORT007AI在研发和创新价值链中⾼度依赖主要BlueBlueShift/REPORT0071基础设施。计算由超级计算机、GP2模型开发者。主要通过开源模型，由主要参与者（如Meta（Llama）、Microsoft（Phi）和Nvidia（NVLM，TensorFlow，StyleGAN)等）开发和训练，还有较⼩的参与者和学术机构。模型开发人员基础设施应用模型开发人员基础设施数据处理与管理训练数据检索数据训练数据基础模型AI基础模型AI模型开发者:设计架构，训练，微调，优化性能超级计算器用的服务软件解决⽅案开发⼈员利⽤超级计算器用的服务云计算提⾃动化功能（现成或定制云计算提供商)供商UsersGPU提供商Users开发工具协作平台超出本研究范围代码流数据流来源:ArthurD.Little创新战略制定创新战略制定创新引擎市场情报entropikReu市场情报entropikReuzelue创意生成与管理投资组合管理研发与创新项目技术情报wozokuentropik支持流程支持流程知识产权管理生态系统管理生态系统管理知识管理注意:进⾏的研究旨在寻找基于⼈⼯智能的解决⽅案提供者：500家供应商被筛选到90家，这些供应商与框架进⾏了映射—通过访谈进⾏了丰富，形成了⼀个包含130家相关提供者的⻓列表；⼀些解决⽅案可以管理多个创新功能来源:ArthurD.Little，YvesCaseau，法国国家技术科学院(NATF)BlueShift/REPORTBlueShift/REPORT007的优秀产品。虽然不是详尽⽆遗的，但它提供了当台4Sakana.ai-使⽤基础模型和LLMs进⾏全⾃动科学发现的有前景6Alysophil-结合⼈⼯智能和流动化学技术的解决⽅案，实现灵活7LandingAI-⽤于短时间市场快速投产⾏业⽣产线的计算机视觉云平台BlueShift/REPORT007BlueShift/REPORT0074CHAPTERNAVIGATINGBlueBlueShift/REPORT007AI在研发和创新中的发展取决于三个主要因这些因素导致了六种可能的未来场景，介于AI在⼀端转变研发和创新的各个⽅AI的可承受性对研发和塑造研发创新未来的成果未来将推动⼈⼯智能在研发创新中的采⽤和效益的三个因素:2信任。团队是否会信任⼈⼯智能模型和结果？对⼈⼯智能的信任是⼀个但信任可能会受到不切实际的期望、公众态度或担⼼。3可负担性。⼈⼯智能系统在财务、环境和运营⽅⾯的可负担性会是多少?⼈⼯智能的可负担性对于研发创新⾄关重要，因为预算较⼩，使⽤案例不太具规模化。虽然⼈⼯智能模型的实施可能会变得更加经济实惠(在时间、⾦钱、技能和资源⽅⾯但它可能受到数据1多模态模型的成熟度。多模态模型能够处理），各种媒体输⼊中学习以获得单⼀输出（通常是⽂本）.最近发布的多模态基础模型（GPT-4、GeminiUltra、Claude3.5、Llama3.2）展⽰了它们在管理图像和⽂本以及某些情况下⾳频（OpenAIWhisper）⽅⾯的多功能性.多个研发和创新应⽤已经部署，包括⽣命科学领域（从多种⽂档类型进⾏患者诊断预测）和消费品领域（多模态情感分)2,使其特别适⽤于分析社交⽹络和分⼦结构。GNN的⾼级应⽤正在不同的研究领域中不断增⻓。例如，它们已经被⽤于环境报（例如，⾕歌的GraphCast）、化学领域研究分⼦或化合物的图结构（例如，⾕歌DeepMind的AlphaFold），以及材料科学⽤于探索新材BlueBlueShift/REPORT007BlueBlueShift/REPORT007RL适⽤于对新想 3混合模型的出现。混合模型将概率架构与符号架构（例如，⼀阶逻辑或物理定律）相结合。根据系统和实施⽅式，的品质。Meta基于YannaLeCun的混合JEPA框架实现的图像识别模型I先进的性能。预计混合模型在需要“感官4通过RL进⾏进⼀步的科学探索。强化学习是⼀种机器学习类型，其中代动，环境向代理提供正⾯或负⾯奖励，代理学会最⼤化应地更新其未来⾏动的策略。RL模型已成功应⽤于物理学中的药物发现中的医学，数学中的定理证明以及⽤于发现⼤RL适⽤于对新想法的开放探索，这种能⼒特别适⽤于更基本的研发问题泛使⽤，包括⾃动驾驶汽⻋，并可能使实验室中的。然⽽，RL在计算上⾮常耗费资源，并且⽤于RL的托管服务⽣态系统尚未像⽤于LLMs⼀样通⽤化。5代理⼯作流的进展。代理系统是由AI驱动的框架，旨在以类似于⼈类这些系统的特点是能够感知其环境，做出决策，采取⾏动，学习和适应。更⾼级别的⼯作流包括不同类型的AI代理（例如，反思性，使⽤⼯具，规划或协作）协同⼯作，共享⽬标，并做出集体决策以更有效地解决任务。⽉），接下来是MetaGPT，CrewAI和LangChain的LangGraph。多代理系统的⼀个流⾏的开源⽰例是ChatDevAI，其中⼀组AI代理⼀起⼯作来构建软件程序。Sakana.ai的AIScientist是⼀个专为研究量⾝定制的构思稿件撰写构思稿件撰写实验模板LLM想法/计划创新实验模板通过LLM和助⼿进⾏⽂本Δ新颖性⽀票sem.学者更新计划通过LLM新颖性⽀票sem.学者更新计划想法评分/存档实验执⾏脚本数值数据/图形LLM想法评分/存档实验执⾏脚本数值数据/图形 反馈循环221从初始代码“模板2根据设想和模板，执行提出的实验探讨⼀个已有4审查一个持续反馈探讨⼀个已有4主要结果•初始运行生成各种主题或“领悟”关⼯作，背景，⽅法，实验设置,结果，结论和参考⽂献•人工智能科学家有时会尝试通过修改和执行自己的脚本来增加成功的可能性•例如，如果实验花费太长时间完成，它会修改自己的代码以延长超时时间BlueShift/RBlueShift/REPORT007出处：ArthurD.LittleSakana,没有提供预测的解释或原因，并且不容易审计，这损害了⽤⼾的信2AI被研发团队所接受。研究⼈员和开发⼈员对AI使⽤的接受程度受到各种动机和因素的驱使，从对AI性能的认知到对数据使⽤和偏⻅的伦理关切，以及⼈类对被取代的恐惧。根据我们的调查对象BlueShift/REPORT0073公众对⼈⼯智能的接受程度。公众对⼈⼯智能的接受程度各不相同，速度相抵触，鉴于该技术的⾼能耗。⼀些关于⼈⼯智,公众对⼈⼯智能持“谨慎”态度，有54%的⼈认为⼈⼯智能的好处胜过以下⼈群中要⾼得多，⽽在⾼收⼊国家、以及X世代和婴⼉潮⼀代中要低得多。公众对⼈⼯智能的接受程度对于公共研究机构⾮常众对转基因⻝品的担忧对该领域的研究造成了⼀定影响，BlueShift/REPORT0071⼩语⾔模型（SLMs）的普及。SLMs是在⽐LLMs更⼩、更具体、通常质量更⾼的数据集上训练的机器学习算法。它们的stral7B、Llama7B和Phi家族，在⼀般语⾔基准测试中可以与⾮常⼤的），成熟实验性成熟级别成熟级别行为属性的基于概念的机械的从输⼊到输出揭⽰精确的从输⼊到输出揭⽰精确的因果机制表征•SAEs是⼀种⽆监督技术，⽤于将神经⽹络的激活分解为可解释的组件之和示例：SHapleyAdditiveexPlanations(•SAEs是⼀种⽆监督技术，⽤于将神经⽹络的激活分解为可解释的组件之和•SHAP值是⼀种⽤于解释模型输出的⽅法，通过将每个特征的贡献归因给最终预测•例如，GTRgaz在与基于⼈⼯智能的维护分析活动相关的结果解释中使⽤Shapley值来源：ArthurD.Little，Bereska＆Gavves，2024BlueShift/RBlueShift/REPORT007智能⼿机、传感器或物联⽹（IoT）设备。这使得可以⽴即进⾏数据处理案。在⼀艘帆船⽆⼈机上对⼤型数据集的分3.推⼴开源托管和优化服务。围绕开源模型正在发展出⼀套动态的提供者⽣态系统。PyTorch，TensorFlow等编码⼯具以及HuggingFace等协作平台提供分散的开源库，包括各种模型微调模式（例如图13中解释的LoRA）。托管提供商在云中提供模型推断（作为⼀种推断使各托管提供商在云中提供模型推理（推理作为⼀种服务世界各地的政府和机构规划和通过法律和法规，以2023年12月年4月2023年12月年4月3月2023年2月2023年3月2023年2月2023年3月年4月来源：亚瑟·迪特尔BlueBlueShift/REPORT007 W权重.••原始⽅程为output=W0x+b0，其中x是输⼊，W0和b0是原始密集层（冻结）的权重矩阵和偏置项•LoRA⽅程为output=W0x+b0+BAx，其中A和B是秩分解矩阵来源:ArthurD.Little,TheHuggingFace治理指南⽤于实施治理指南⽤于实施AI原则（经济产业省）各国通过的与人工智能相关法案数量（2016-0截⾄2023年，已有32个国家颁布了⾄少⼀项与⼈⼯智能相关的法案没有可⽤数据具有法律约束⼒的法规AI⻛险管理框架(NIST)(7⽉24⽇)AI监管（待审查）⼈⼯智能法案加拿大⼈⼯智能和数据法案(第⼆审议)英国作为灵活框架的⼈⼯智能监管⽩⽪书(2⽉24⽇)加利福尼亚加利福尼亚参议院议案1047加利福尼亚加利福尼亚参议院议案1047负责任的⼈⼯智能（NITIAayog负责任的⼈⼯智能（NITIAayog临时AI措施是有关GenAI的第⼀项⾏政法规（2021METI=经济、贸易和⼯业省;NIST=国家标准与技术研究所;NITI来源:ArthurD.Little最近在欧洲和美国通过了两项重要法律。⼀些⼈认,旨在对基础模型开发者施加严格的保障措施。批评者指出，这可能导致开发周期延⻓、模型性能下降，以及对使⽤案例的限BlueBlueShift/REPORT007另外，⼀些公共数据可能由于对公平使⽤的担忧⽽,正如《纽约时报诉OpenAI诉讼》所⽰。具有悠久数据⽣成历史的组织可以利⽤其来训练从维护的研发与创新⼈⼯智能模型。发展数据⽂化，⿎励系记、存储和管理数据，对于实现研发与创新中的⼈⼯智能值以及在雄⼼勃勃的数据项⽬中需要外包⽀持的兴趣⽇益究机构可能发⽣范式转变，因为它们将承担新的⻆⾊，即保其⾃⼰的计算能⼒，并减少对Nvidia和MicrosoftAzure的依赖。此外,⽬前集中在OpenAI、Anthropic、Google和Meta的LLM（⼤型语⾔模型）的寡头垄断可能会因这些公司业务模式的相对成功市场的未来配置对⽤⼾将具有重要意义，如模型选择较少格上涨。⽬前尚不清楚开源模型的开发和训练（这是⼀项Meta、Nvidia和Google以及更⼤程度上的⼩玩家如Mist8⼈才持续短缺。对于具有⼈⼯智能技能的个⼈的竞争⽇益激烈，各个领的引⽤，“缺乏内部技能”是实施⼈⼯智能最重要的题的规模。这些担忧将在某种程度上得到缓解，但不LCNC解决⽅案的发展可⽤于微调和多种ML运营的外包服BlueBlueShift/REPORT007种场景。每个场景描绘了AI在研发和创新中的不同未来，从⼀个每个⼈都从AI中受益的完全成熟的市场（Blockbuster）到⼀六种场景为未来中的AI在研发和创新中S卖座⼤⽚：S卖座⼤⽚：AI成为研发周期中的焦点，重塑组织。通过AI改变组织的⽅式，数据成为新的前沿。R√S明珠：AI带来⽣产⼒和科学突破，但只有那些负担得起的组织才能享受—导致研发和创SR√S明珠：AI带来⽣产⼒和科学突破，但只有那些负担得起的组织才能享受—导致研发和创S博眼球：AI⽅便、价格实惠，⽤于⽇常⼯作，但在提供科学/创造价值⽅⾯表现不佳。六种情景未来的六种情景AI在研发与创新中的未来研发与创新组织依然担忧数据安全、伦理道德和缺乏可解释性难关：尽管有⼀些标志性的使⽤案例和经济实惠的解决⽅案，研发与创新组织依然担忧数据安全、伦理道德和缺乏可解释性难关：尽管有⼀些标志性的使⽤案例和经济实惠的解决⽅案，AI未能展⽰其价值最佳秘密：AI性能提⾼，但⾼成本使组织更加⻛险规避。低信任和繁⽂缛节限制了采⽤。很少有新的⼤胆实验被启动S最佳保密:AI绩效提升，但⾼成本使组织更加⻛险规避。低信任和繁⽂缛节限制了采⽤。很少有新的⼤胆实口口廉价与粗鄙：AI⼴泛应⽤于低⻛险使⽤案例，但仅作廉价与粗鄙：AI⼴泛应⽤于低⻛险使⽤案例，但仅作为原型设计或头脑⻛暴⼯具。不可信的系统严格审核,产出经过验证，降低了⽣产效率的增益BlueShift/REPORT007BlueShift/REPORT007BlueBlueShift/REPORT007 场景1:场景1:Blockbuster基础模型通过投资和竞争得到改进，推动各种架构下的⼈在硬件⽅⾯，⾼效的GPU和边缘⼈⼯智能使⼴泛的本地和设备端模型部署成为可能。增加的透明度和可解释性提升了⼈们对⼈⼯规划，同时智能⼈⼯和机器⼈使实验室实现全⾃动化。⼈⼯智者和创新者执⾏概念设计来辅助创造⼒。所有这些导致多个领该⾏业看到⼤规模倡议，旨在满⾜对训练数据的不护和传播数据库，调整科学交流⽅法以从⼈⼯智能中获的数据⼯程⼈才减轻了机器学习运营的压⼒，同时组织获胜者可以通过各种⽅式访问丰富且结构良好的数据护法可能会阻碍某些领域的进展。那些处理AI友好问题的研发部⻔获益最 . BlueBlueShift/REPORT007AI⽅便、价格实惠，被⽤于⽇常⽣产任务随着LLMs的扩展规律达到极限，AI然⽽，将低价值功能⼯业化到具有降低推理。这意味着研发和创新团队使⽤AI⽣产⼯具，获得适度研究⼈员将AI⽤于⾮关键任务，作为低质量的“理智检查”。与此同时，AI在⽇常运营中增强资源管理和客⼾服务系统，尽管对AI的不必要⾼度信任有时会导致昂贵的错误。总体⽽⾔，成熟的AI使⽤案例变得普遍组织依赖商品化的AI解决⽅案处理采购和⾏政任务，AI的部署由IT、数流⾏的⽤例，限制了新数据投资。研发和创新在将AI纳⼊科学战数据科学能⼒有限的组织并不处于显著的竞争劣势，因为然⽽，由于规模较⼤，复杂的组织从⼈⼯智能驱动的报告中获益最⼤，⽽较⼩的组织则从⼈⼯智能中体验到更微妙跨体系结构的⼈⼯智能突破提⾼了鲁棒性和效率，特别是在RLHF和机器⼈技术⽅⾯。解释性的进展提升了研究⼈员合导致价格上涨，开源市场整合为仅剩两家主要参与者研究⼈员按成本设计，有选择地将⼈⼯智能应⽤于复杂问BlueBlueShift/REPORT007资源充裥的组织投资于本地计算能⼒，⽽公私合⽣产率增⻓，⽽在技能⽅⾯，组织⿎励研究⼈差距。利⽤⼈⼯智能获得运营优势的组织在计算和⼈才⽅⾯级计算机的访问对某些研发和创新团队成为重要优势。在友,中低级别团队的相对影响⼒有所下降。 尽管有⼀些标志性的应⽤案例和经济实惠的解决⽅基础模型通过持续投资和各种架构的竞争⽽得到改进，⽽⾼效的GPU和边BlueShift/REPORT007然⽽，⾼调的⼈⼯智能事故破坏了信任，阻碍了⼈⼯智能的采⽤。在解释性研究中缺乏进展也破坏了信任，持续批研究⼈员利⽤⼈⼯智能进⾏低⻛险任务和内记录的选择性探索案例中发挥作⽤，例如蛋⽩质折叠库，并适应新的数据需求。然⽽，对验证和监督的持续需能够平衡⼈⼯智能带来的好处并管理潜在⻛险的组织够处理友好于⼈⼯智能的问题并擅⻓扩⼤概念验证BlueBlueShift/REPORT007AI促成各个领域的重 基础模型通过投资和竞争得到改进，推动各种架构的⼈⼯⾼效GPU和边缘⼈⼯智能促进⼴泛的本地智能和机器⼈技术实现实验室的完全⾃动化。⼈新数据⼯程⼈才的涌现减轻了机器学习运营的压⼒，赢家可以通过各种来源访问丰富、结构良好的数据，尽法律可能会在某些领域阻碍进展。致⼒于解决AI友好问题的研发与创新部AI被⼴泛⽤于低⻛险⽤例，但仅作为原型设计或头脑⻛暴⼯具。不可靠企业AI采⽤通过激进的销售策略和竞争性定价传播，⾼效的GPU和开源开发使⼴泛的模型部署成为可能。然⽽，AI性能出现停滞，新架构没有显著突破，解释性⽅⾯的进展停滞不前，这⼀切导致了“AI寒冬”和降低的BlueShift/REPORT007研究⼈员将AI⽤于⾮关键任务，作为低质量的“理智检查”，需要即时⼯程技能来弥补达成结果所需的多次交互。AI增强系因为AI使⽤仍然需要⼴泛的验证，分析师⻆⾊没有发⽣变化，组织仅⻆⾊⽅⾯获得了有限的⽣产⼒增益，尽管RAG正在成为知识管趋势。AI部署由IT、数字或运营部⻔推动，⽽不是由研发创新部⻔主导。⼤型组织最能从基于⼈⼯智能的报告和资源织在采⽤⼈⼯智能后⼏乎没有变化。那些对⼈⼯智能持怀专注于其他能⼒，⽽这些质疑⼈⼯智能的实体在⾮⼈⼯智通过场景描绘可能的未来，让组织有备⽆患地做好准备，为战略规划提供框架，并根据其需求和能⼒进⾏战略5ACTIONSBlueBlueShift/REPORT007,重塑数据和⼈⼯智能治理⽅法，以及改在某些情况下，⼈⼯智能已经能够在制定、产品开发、智化学发现化学发现配方30%药物发现中的时间节约借助⼈⼯智能，我们可以在合成前预测分⼦的特性，从⽽让我们集中精⼒放在最有前途的候选者上我们减少了实现⽬标特性所需的测试数量，从⽽节省时间总裁所需实验减少⼈⼯智能指导我们进⾏实验，并告诉我们如何以最⾼效的⽅式填补数据空⽩。有了它，我们从10万次实验减少到只有⼏⼗次人工智能内部负责人配方失败率降低节省的强制性测试配方失败率降低通过整合⼈⼯智能，我们可以输⼊特定的⽬标特性，使系统能够预测最有效的测试和调整以完善配⽅...我们可以节省50-100万欧元的规定相关测试费⽤高级研发执行官⼈⼯智能在导航制定领域⽅⾯发挥了关键作⽤，将测试的失败率从25%降低到不到10%。我们能够迅速对法规变化、竞争性推出和新发现做出反应高级研发负责人BlueBlueShift/REPORT007工业化产品开发科技智能30%30%提高生产效率缩短上市时间文献综述节省的时间总裁⼈⼯智能优化寻找最佳效率和质量的'⻩⾦批次'。通过这些最佳⽣产参数，我们的效率提⾼许多项⽬需要基准、最先进技术或不同解决⽅案和技术的搜索。这占研究⼈员时间的⾼达⼯作时间。我们通过⼈⼯智能帮助高级研发主管。值得注意的是，通过分析⽣产线传感器的数据，⼈⼯智能识别潜在问题并加以预防，从⽽减少⼯”高级研发主管⻝品饮料来源：阿尔瑟·迪特⾥BlueShift/REPORT007BlueShift/REPORT007然⽽，⽆论我们处于哪种情境，六个⽆悔之举将帮建⽴韧性，并从⼈⼯智能中获益:AI系统性能越好、越管理AI⼈才将仍然是⼀个重⼤挑战。然⽽，AI的⺠主化和外部化更多的战术⼤学的数据科学博⼠毕业⽣⼏乎才刚刚进⼊就业市这种⼈才短缺对公共机构的影响最为严重，它们⽆法然⽽，AI的持续⺠主化，例如通过LCNCAI构建解决⽅案的出现，可能使,因为他们更初级且更容易培训。同样，利⽤AI赋能⼈们更好地创新的理最⼤限度地提⾼了速度，并且⾮常适合应对不确定性。AI系统表现越好、越可靠，中央团队（或服务中⼼）成功的可能性就越⼤。相反，AI系统越不成熟，研究⼈员和数据科学团队之间在现场共同创造的需求控制AI⽣成的内容质量和知识产权控制必须能够扩展，以应对AI⽣成内容和数据的增加。例如，AI⽣成的内容检测系统必须进⾏彻底的测试，并且在所有相关⽤例上进⾏⼤规模实施，包括出实验的验证⽅法以及测试数据，将激励AI⻛险管理中的良好实践并建⽴信任BlueShift/RBlueShift/REPORT007加强数据和知识⽣态系统对于实现成功的⼈⼯智能部署⾄关,数据的可⽤性存在差异，⼀些领先的项⽬可以为未来的数据共享努⼒提供参考。其中包括⼤型项⽬，⽐如欧洲⽣物信息研究所提供的政府资助的海量公开数据，哈佛数据空间，⼀个全⾯数据集及更专业、资源充⾜的社区，⽐如全球果蝇社区创建的FlyB在私营部⻔，由于担⼼失去竞争优势，数据共享仍然零散⾏了⼀些实验，⽐如宝⻢、戴姆勒和⼤众分享数,但公司收集的实验数据很少被分享，尤其在⽣命科学等领域。这种情况不太可能随着时间的推移⽽改变。与此同时，公私合作伙伴关系是规模化AI数据共享的⼀个有前景的途径，⽐如⾕歌、SkyTruth和Oceana之间的合作伙伴关系，共同创建了全球观察渔业的全球渔业观察计划，以⾮法捕捞的数据。展望未来，我们很可能会看时间内不会有⼤规模共享的情况。”⼈⼯智能基础培训应持续对不仅是⽴即⽤⼾采纳速度并更好地管理⻛险。通过向尽可能⼴泛的听众提培训应包括⼈⼯智能的技术基础知识、功能能⼒、。教育⼈⼯智能本⾝（例如以交互形式）可以被利⽤来定制培的培训需求，因为这些⻆⾊将随着⼯具的发展⽽发⽣变化度。成功培训的另⼀个好处是对增加⼈⼯智能使⽤率和更BlueBlueShift/REPORT007这是⼀个维护过程。”重新思考组织与治理，超越IT对于对任务或业务⾄关重要的⽤例，⼀个像“AI系统部⻔”这样的集中治理⼈⼯智能治理应直接向执⾏委员会或董事会汇报，以