大型语言模型（LLM）和类似的术语，随着人工智能领域的不断演进，正逐渐淡出我们的视野。在2023年，多模态AI崭露头角，领先的生成式AI已经超越了仅限文本处理的阶段，开始融合图像、音频、视频等多元素。蛋白质信息训练的AI模型也不再局限于文本生成，而是可以应用于治疗药物等跨领域任务。在这个时代，我们开始感受到"大型语言模型"这样的术语逐渐失去了准确性。
机器人技术领域也在不断演变，新的术语如“视觉-语言-行动”（VLA）等更丰富、更具体，不再简单地称为“语言模型”。这种变革不仅仅是名词的改变，更是对技术本质的重新认识。人们开始认识到，仅仅关注语言处理是远远不够的，我们需要一个更全面、更多元的视角来理解和构建人工智能系统。
一个典型的例子是FunSearch模型，它专注于处理数学问题，引发了术语使用的讨论。随着模型多样性的增加和功能的扩展，类似"大型语言模型"这样的术语或将逐渐淡出人们的讨论。在这个过程中，人们逐渐发现，更具体、更全面的术语能够更好地反映先进人工智能模型的广泛应用和复杂能力。
到了2024年，我们看到人们在描述先进人工智能模型时更倾向于使用更具体、更全面的术语。这标志着人工智能领域的不断变革，不再仅仅关注模型的大小和语言处理的能力，而是更加注重模型的广泛应用和复杂技术的表现。
在这个变化中，我们也应该意识到术语的淡出并不意味着过去的技术和模型被遗弃。相反，这是技术不断进步、演变和融合的自然结果。新的术语和概念的出现，是为了更好地捕捉和解释人工智能领域的最新发展。因此，我们应该以开放的心态迎接这一变化，理解其中的必然性。
在这个新的时代，我们需要更注重人工智能的全方位应用，更深刻地理解技术的多样性。"大型语言模型"和类似的术语或许将在我们的日常讨论中变得不那么常见，但这并不妨碍我们对人工智能不断创新的未来充满期待。在这个变革的浪潮中，让我们保持开放的心态，迎接更先进、更全面的人工智能技术的到来。
