从Web历史看AI未来技术发展
技术背景
生成式AI的最新进展令人兴奋，但将对未来产生重大且不确定的影响。开发者是否会被AI取代？大型技术机构是否正在垄断技术？我们是否会完全依赖API提供商，牺牲开源软件精神和数据隐私？从另一个突破性技术——Web的历史中，我们可以学到很多。
开发环境演变
- 静态页面 → 动态页面 → 预训练模型
- 自定义模型 → 将模型蒸馏为更小、更快、私有的组件
- 开发流程让您重新掌控技术栈
实际案例研究
实时商品交易洞察
- 在高安全环境中提取结构化属性
- 标注过程中使用LLM（大语言模型）
- 人机协同循环使数据开发速度提升10倍
- 生产环境中部署8+个市场管道
- 达到99% F值，模型大小仅6MB，处理速度16,000+词/秒
技术架构方案
人机协同蒸馏流程
- 持续评估基线
- LLM提示工程
- 组件迁移学习
- 模型蒸馏
- 部署运行
关键技术观点
- 不要混淆提升基础能力与提升上限能力
- 高价值用例值得投入开发精力
- AI产品不仅是模型，更是包含UI/UX、营销、定制化的完整系统
- 互操作性是垄断的对立面
- 监管应关注产品和行为，而非组件
开发工具生态
- spaCy：工业级自然语言处理开源库（3.2亿+下载量）
- Prodigy：机器学习开发者的现代可编写标注工具（900+公司，10,000+用户）
技术发展趋势
- Python在AI领域胜出因其是通用编程语言
- Web开发、机器学习、数据分析是Python最主要应用场景
- 大技术机构正在重新发明"轮子和道路"
- 用户数据是产品的优势，而非机器面向任务的基础
编译更小、更快、私有的模型于开发时，LLM可作为产品或流程的一部分进行替换。