ChatGPT 的巨大成功迫使每家科技公司开始投资人工智能研究，并找出如何将人工智能集成到他们的产品中。这是我们从未见过的情况，然而，人工智能才刚刚开始。

但这不仅仅是花哨的人工智能聊天机器人和文本到图像生成器。一些高度猜测但令人印象深刻的人工智能工具即将出现。

使用矢量数据库进行语义搜索

语义搜索查询正在进行测试，以便为人们提供更好的搜索结果。搜索引擎目前使用以关键字为中心的算法向用户提供相关信息。然而，过度依赖关键词会带来一些问题，例如上下文理解有限、营销人员利用搜索引擎优化以及由于难以表达复杂查询而导致搜索结果质量低下。

与传统搜索算法不同，语义搜索在提供搜索结果之前使用词嵌入和语义映射来理解查询的上下文。因此，语义搜索不是依赖一堆关键字，而是根据给定查询的语义或含义提供结果。

语义搜索的概念已经存在相当长一段时间了。然而，由于语义搜索速度缓慢且占用大量资源，公司很难实现此类功能。

解决方案是绘制向量嵌入并将其存储在大型向量数据库中。这样做可以大大降低计算能力要求，并通过将结果缩小到最相关的信息来加快搜索结果的速度。

Pinecone、Redis 和 Milvus 等大型科技公司和初创公司目前正在投资矢量数据库，为推荐系统、搜索引擎、内容管理系统和聊天机器人提供语义搜索功能。

人工智能民主化

虽然不一定是技术进步，但一些大型科技公司对人工智能民主化感兴趣。无论好坏，开源人工智能模型现在正在接受培训，并为组织提供更宽松的使用和微调许可。

《华尔街日报》报道称，Meta 正在购买 Nvidia H100 AI 加速器，旨在开发一种与 OpenAI 最近的 GPT-4 模型竞争的 AI。

目前还没有公开的 LLM 可以与 GPT-4 的原始性能相匹配。但随着 Meta 承诺推出具有更宽松许可的竞争产品，公司最终可以微调强大的法学硕士，而无需承担商业秘密和敏感数据被暴露和使用的风险。

人工智能代理和多代理初创公司

目前正在进行几个实验项目，用于开发人工智能代理，这些代理几乎不需要任何指令即可实现特定目标。您可能还记得 Auto-GPT 中的 AI 代理概念，Auto-GPT 是一种自动执行操作的 AI 工具。

这个想法是让代理人通过不断的自我评估和自我纠正来获得完全的自主权。实现自我反思和纠正的工作理念是Agent在每一步中不断提示自己需要做什么、如何做、犯了哪些错误以及可以改进哪些方面。

问题是人工智能代理中使用的当前模型几乎没有语义理解。这会导致智能体产生幻觉并提示错误信息，从而导致他们陷入自我评估和纠正的无限循环中。

像 MetaGPT 多代理框架这样的项目旨在通过同时使用多个人工智能代理来减少此类幻觉来解决这个问题。多代理框架的建立是为了模拟初创公司的运作方式。该初创公司中的每个代理将被分配项目经理、项目设计师、程序员和测试员等职位。通过将复杂的目标分解为较小的任务并将其委托给不同的人工智能代理，这些代理更有可能实现其既定目标。

当然，这些框架还处于开发初期，还有很多问题需要解决。但随着更强大的模型、更好的人工智能基础设施以及不断的研究和开发，有效的人工智能代理和多代理人工智能公司成为现实只是时间问题。

用人工智能塑造我们的未来

大型企业和初创公司正在大力投资人工智能及其基础设施的研发。因此，我们可以预期生成式人工智能的未来将通过语义搜索、完全自主的人工智能代理和人工智能公司，以及供公司和个人使用和微调的免费高性能模型，提供更好的有用信息获取方式。

虽然令人兴奋，但我们花时间考虑人工智能道德、用户隐私以及人工智能系统和基础设施的负责任开发也很重要。让我们记住，生成式人工智能的发展不仅仅在于构建更智能的系统；还在于构建更智能的系统。它还涉及重塑我们的思想并对我们使用技术的方式负责。