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人工智能大模型的演进路径与关键技术突破
目录
人工智能大模型的演进路径与关键技术突破（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3
人工智能的黎明与初步探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1早期模拟与认知实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2专家系统的兴起与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3机器学习的早期实践与应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
深度学习的兴起与流行．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1深度神经网络的结构与功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2数据驱动型学习方法的突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.3深度学习在计算机视觉和语音识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．18
自然语言处理的重大进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.1统计语言模型与迁移学习的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.2生成对抗网络(GANs)与预训练模型的贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.3大语料基础与自监督学习的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
强化学习的迭代与取胜．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.1从对抗到合作的策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.2Q-learning与强化学习环境的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
4.3连续性控制与深度强化学习整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
跨模态学习与传统艺术的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.1多模态数据的感知与理解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
5.2文娱领域的创新应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5.3跨模态技术在日常场景中的触达．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
困扰与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
6.1伦理困境下的责任界定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
6.2数据隐私与数据的获取及保护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
6.3对抗性攻击与算法的公平性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
未来与透明度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
7.1可解释AI的需求与技术驱动合同．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
7.2透明度与用户信任的构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
7.3可持续性与长远发展规划的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
人工智能大模型的演进路径与关键技术突破（2）．．．．．．．．．．．．．．．62
一、文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
1.2研究目的与内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
二、人工智能大模型的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
2.1起源阶段．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
2.2发展初期．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
2.3现代发展阶段．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
三、大模型的演进路径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
3.1模型规模与复杂度的提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
3.2计算资源与效率的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
3.3模型架构的创新与多样化
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