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技术呢？以下是几个预期在今年有望取得重大进展的领域。

首先，在图神经网络（GNN）领域，我们可以期待更多关于动态图模型的研究。尽管目前的大多数GNN研究都基于静态图，但随着时间演化图建模技术的发展，我们预计会看到对连续时间序列建模方法的更大关注。这将使得GNN能够发现和学习图中的时态结构，从而提升其应用能力。

其次，对于消息传递范式来说，我们希望能看到一些创新性的改进。消息传递是一种常见但难以捕捉信息长距离传播效果的手段。因此，未来可能会探索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。

除了这些理论上的突破，还有一点值得期待的是AI应用在实际市场中的推广。在2021年，有望见到更多AI技术在网络安全、医疗保健等领域得到实际应用。此外，边缘计算也将继续发扬光大，为那些需要隐私、安全和低延迟服务的地方提供便利。

总之，无论未来如何发展，都可以肯定的是2021年对于人工智能来说是一个充满变革与机遇的一年。不仅理论上有所突破，而且实践上也有更多惊喜等待我们去发现。