2020年，GPT-3和AlphaFold 2的突破性成就，以Transformer为基础，深刻影响了我们的生活。那么，2021年又将带来哪些新颖的AI技术革新呢？以下是几个我们预期在未来一年可能会看到的人工智能领域的重大进展。

首先，在动态图领域，我们期待看到对时间演化图建模方法的进一步发展。这意味着Graph Neural Networks（GNN）不再仅限于静态图，而是能够学习和发现动态图中的时序结构。这种连续建模方式将拓宽GNN应用范围，使其能够更好地适应社交网络、交通系统等不断变化的情况。

其次，对消息传递范式进行改进也是一个值得期待的方向。在当前的消息传递方法中，信息沿着边界向邻居传播，但这限制了长距离信息传播效果。2021年，我们或许能看到一种迭代学习相关信息传播路径，以及构建全新的因果关系数据集的创新尝试。

除了这些理论上的突破，AI技术在实际应用方面也将取得显著进展。在网络安全领域，由于太阳风黑客事件等事件暴露出的威胁，AI和行为分析技术变得尤为重要，它们有助于识别新型威胁并提前防御。此外，更广泛使用机器学习模型在边缘设备上，也预计会成为2021年的趋势，这样可以减少数据上传到云端所需时间，并且提高隐私保护，同时也适用于医疗保健等需要低延迟服务的地方。

总之，无论未来如何发展，人工智能在2021年的确是一个充满希望和挑战的一年，不断推动技术创新与社会实践相结合，为我们开辟更多可能性。