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2022-2024:生成式 AI 与多模态爆发
这一段 AI 从研究和开发者工具快速进入大众产品。ChatGPT 让对话式大模型成为默认交互方式,图像生成、代码助手、多模态理解、长上下文和工具调用快速成熟,AI 应用开始从单点能力走向产品和平台。
核心变化
| 变化 | 说明 |
|---|---|
| 对话成为主入口 | 用户通过自然语言直接提出目标、约束和反馈 |
| 生成模型进入大众视野 | 文本、图像、代码、音频、视频等生成能力迅速扩散 |
| 开源模型改变生态 | Llama、Mistral 等模型推动私有化、微调和本地部署 |
| 多模态能力快速成熟 | 模型开始同时处理文本、图像、语音、视频和实时交互 |
| 工具调用和 Agent 化起步 | 函数调用、检索、代码解释器、浏览器和工作流开始成为应用标配 |
| 治理问题被提前暴露 | 安全、版权、幻觉、隐私、成本、评测和审批成为工程刚需 |
代表作品与节点
| 年份 | 代表作品 / 模型 | 价值 |
|---|---|---|
| 2022 | Stable Diffusion | 文本到图像生成进入开源和大众创作场景 |
| 2022 | ChatGPT | 把大语言模型包装成易用的对话产品,推动生成式 AI 爆发 |
| 2023 | GPT-4 | 多模态和复杂任务能力明显提升,成为大模型应用的重要标杆 |
| 2023 | Llama 2 | 推动开放模型生态和企业私有化部署讨论 |
| 2024 | Claude 3 | 强化长文档理解、推理和多模态使用场景 |
| 2024 | Gemini 1.5 | 把长上下文能力推到百万 token 级别,强化多模态输入 |
| 2024 | GPT-4o | 强调文本、音频、图像统一交互和低延迟实时体验 |
| 2024 | OpenAI o1 | 把推理时间和复杂问题求解能力推到更显性的位置 |
这一段的工程影响
2022 年之后,AI 应用的主要问题不再是“模型能不能回答”,而是:
- 如何把模型接入真实业务数据。
- 如何让输出可验证、可回放、可评测。
- 如何把工具调用和写操作放进权限、审批和审计体系。
- 如何控制成本、延迟和失败兜底。
- 如何处理多模型、多模态和多租户环境。