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DeepSeek: 深度神经网络(DNN)是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术,专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”:比如识别猫的照片,第一层先看像素点,第二层组合成线条,第三层拼出猫耳、胡须等特征,最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”(数学计算单元)组成,层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。 它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则(比如,先找边缘、再识别形状),而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字:先猜结果,对比正确答案,再反向调整各层神经元的计算参数,经过数万次迭代后越来越精准。 这种结构让它在图像识别、语音翻译、自动驾驶等领域表现突出,尤其在处理非结构化数据(图片、文字)时远超传统编程。但前提条件是需要大量算力和数据,模型内部决策过程也像“黑箱”一样,难以完全解释。 专家点评: 深度神经网络的强大特征提取能力,与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理,只要神经元及其连接的数量足够大,就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”,是通过训练(学习)来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新,深度神经网络的能力还可继续提升。 通义千问: 大语言模型可以理解为一个“超级聪明的文字助手”,它通过学习海量的文本数据,掌握人类语言的规律和知识。你可以把它想象成一个读过无数书籍、文章、网页的“大脑”,它知道怎么回答问题、写文章、讲故事,甚至还能编程、翻译、聊天。 它的核心能力是预测下一个词。比如你输入一句话的开头,它会根据上下文猜测接下来最可能说什么。通过这种方式,它能生成连贯、自然的文字。而且,因为它学了很多知识,所以不仅能回答简单问题,还能处理复杂的任务,比如分析逻辑、总结长文或者模仿某种写作风格。 不过,大语言模型并不是真正“理解”文字,它更像是在模仿人类的语言模式。它没有感情,也不会主动思考,只是根据输入的内容给出最合适的回应。所以,有时候它的答案可能看起来很合理,但其实是错的,这就需要ag凯发_凯发一触即发去判断和核实。 专家点评: 大语言模型不仅网络规模庞大,还采用一个重要的技术即“词嵌入”技术。该技术将自然语言的“词”嵌入到多维的语义空间,表达为“语义矢量”,从而可以对“词”进行计算,由此可以跨越语言的形式(如英语、汉语,文本、图像等),生成各方面内容。大语言模型的突破推动了人工智能几乎所有(应用语言)领域的应用,但也面临生成偏差、算力消耗、伦理风险等挑战,需结合人类监督与技术优化以实现安全可控的发展。 (专家为中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克) 《人民日报》(2025年02月26日16版)

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