2020年，GPT-3和AlphaFold 2两项基于Transformer的突破性技术震撼世界，深刻影响了我们的生活。那么，在2021年，我们又能期待哪些新的AI技术革新呢？

首先，动态图将成为一个重要的研究领域。过去的大多数图神经网络（GNN）研究假设图是静态的，但现实中社交网络等场景中节点和关系会不断变化。2021年，我们预计会看到更多关于如何将时间演化建模为连续时间序列的方法，这将使得GNN能够发现和学习图中的时态结构。

其次，对消息传递范式的改进也将是一个关键点。这一范式虽然直观，但难以捕捉信息在长距离传播的情况。未来，我们可能会见到迭代学习哪些信息传播路径是最相关的，以及甚至学习一个全新的关系数据集的因果图。

除了这些理论上的突破，AI应用在实际领域也将得到进一步发展。在网络安全方面，AI和机器学习已经开始展现出其价值，而在2021年我们可以期待看到更大规模地应用最新行为分析技术来增强网络防御系统。

此外，还有更多默认在边缘设备上运行机器学习模型的应用程序正在开发，这不仅减少了对云端服务依赖，也降低了执行时间，对于医疗保健等需要快速响应的地方尤为重要。此外，在一些需要隐私、安全和低延迟的地方，即使没有高速互联网连接，也能通过边缘计算提供服务。

总之，随着Transformer和GNN等技术不断进步，我们可以预见到更多令人振奋的人工智能创新。在未知与期待之间，我相信无论结果如何，都值得我们关注这一充满活力的科技领域。