A Survey of Next-Generation AI and Its Evolving Landscape
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) has matured from a speculative discipline into a central pillar of technological progress, shaping economies, industries, and the fabric of modern life. In light of its rapid evolution, this survey provides an in-depth review of 16 next-generation AI technologies. We examine their technical foundations, real-world applications supported by statistical evidence, and their broader impact, followed by a discussion of prevailing challenges, limitations, and future directions. The technologies covered include Edge AI, Generative AI, Self-Supervised Learning, Explainable AI, Causal AI, Synthetic Data Generation, Transfer Learning, Group Policy Optimization, Mixture of Experts, Neuromorphic Computing, AI for Sustainability, Federated Learning, Agentic AI, Quantum Machine Learning, and AI Ethics and Fairness. What distinguishes this survey is its multidimensional approach: beyond charting technical progress, we address critical issues such as algorithmic bias, data privacy, and environmental sustainability, and emphasize strategies for secure collaboration and efficient large-scale modeling. To ensure relevance, only the most recent advancements are reviewed, while outdated literature is deliberately excluded. Ultimately, this survey aims to serve as a roadmap for researchers, policymakers, and industry leaders, highlighting the importance of interdisciplinary collaboration and responsible innovation in shaping the future of AI.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle