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2026/7/24 12:52:23
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图灵测试由阿兰・图灵提出,通过人机对话判断机器是否表现出难以区分于人类的智能。虽然现代 AI 在特定任务远超人类,但真正具备意识与通用智能的机器仍未出现。图灵测试更多是思想实验,提醒研究者关注智能本质,而非单纯模仿语言行为。
BERT 基于 Transformer 编码器,采用双向语言建模预训练,能深层理解上下文语义。通过大规模无监督预训练后在下游任务微调,BERT 在分类、问答、命名实体识别等任务上大幅刷新指标,标志 NLP 进入预训练微调时代。
零样本学习让模型处理从未见过的类别,依靠语义知识泛化。利用类别描述、属性向量或知识图谱关联未知类别。零样本学习提升模型灵活性,适用于类别不断变化的场景。它体现更高层次智能,是 AI 重要研究方向。
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