大型多模态模型（LMMs）将不断涌现，并在争论中取代LLMs。
单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
AI和机器学习工具能够通过视频和音频进行模拟，这对身份和访问管理构成威胁。使用AI渲染的视频现在相当容易被检测到，但合成语音克隆对于使用语音生物识别技术作为身份验证流程一部分的组织来说是一个很大的威胁。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
我认为升级到GPT-4可能会有所帮助，虽然它确实提供了略微改进的结果，但仍然无法创建一个完全功能的应用程序。因此，虽然GPT-engineer显示出一些希望，但可以说它还不能完全处理严肃的编码任务。