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2026/7/23 04:53:45
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Transformer 基于自注意力机制,完全依靠注意力建模序列关系,支持并行训练,效率远超 RNN。它成为 NLP 的基础架构,催生 BERT、GPT 等预训练模型。Transformer 思想也被引入计算机视觉,推动多模态统一建模快速发展。
机器学习是人工智能的核心分支,让计算机从数据中自动学习规律,无需人工编写复杂规则。其流程包括数据采集、预处理、模型训练、验证与部署。机器学习改变了传统编程模式,使系统能够持续优化,是现代 AI 得以快速发展的重要基础。
监督学习利用带标签数据训练模型,学习输入与输出之间的映射关系,主要用于分类和回归任务。例如垃圾邮件识别、房价预测、疾病诊断等。监督学习效果高度依赖数据质量与标注准确性,是工业界应用最成熟、最广泛的学习范式。
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