人工智能（AI）的技术研究涵盖了一系列广泛的领域，从理论框架到实际应用，下面是一些当前AI技术研究的关键领域：
1. 大模型技术：
- 大规模预训练模型（如GPT系列）已成为自然语言处理中的重要工具，它们通过在大量未标注数据上进行训练，获得了出色的迁移学习能力。
- 多模态大模型打破了单一模态数据的限制，允许模型同时处理文本、图像、视频等多种类型的数据，增强了AI在现实世界中的应用潜力。
2. 智能体技术：
- 智能体的发展使得机器不仅能执行指令，还能在一定范围内自主决策，如自动驾驶汽车、家庭助理机器人等。
- 零代码智能体构建平台降低了创建智能系统的门槛，让更多非专业人员也能参与到AI应用的开发中来。
3. 生成式人工智能：
- 生成式AI可以创造出全新的内容，例如文本、图像甚至是视频，这为创意产业带来了新的机遇。
- 世界模拟器技术允许创建虚拟环境来测试和验证AI模型，加速了AI研究的步伐。
4. AI与科学研究：
- 在材料科学、生命科学、气候研究等领域，AI被用来加速假设生成、实验设计等科研过程。
- AlphaFold2等模型的出现证明了AI在解决蛋白质折叠这类复杂问题上的潜力。
5. AI伦理与治理：
- 在AI快速发展的同时，伦理问题也日益凸显，包括隐私保护、算法偏见、安全性和透明度等。
- 各国政府和国际组织正在制定相关政策和标准，以确保AI技术的安全可靠使用。
6. 小数据与优质数据：
- 在数据量有限的情况下，如何有效地训练模型成为研究热点之一。
- 提高数据质量而非仅仅追求数量，成为提高AI系统性能的新方向。
7. 可解释性与可信AI：
- 随着AI系统的复杂性增加，如何解释其决策过程成为研究的重点。
- 构建可信赖的AI系统，确保其行为符合道德规范和社会期待。
8. 具身智能：
- 具身智能关注的是机器人等物理实体如何在现实世界中感知并互动。
- 具身小脑模型等技术赋予机器人实时反应能力，使其能更好地适应动态环境。
9. AI宪法与合规性：
- 随着AI技术的广泛应用，确保其操作合法合规变得尤为重要。
- AI宪法的概念旨在确立一套指导原则，帮助设计和实施符合法律要求的AI系统。