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摘要：<正>编者按近年来,人工智能技术正在持续取得重大突破:Resnet解决了梯度退化和消失问题,使深度神经网络的训练效果大为增强;GAN算法的成熟带动了深度合成技术的全面成型;Transformer架构基于并行注意力机制堆叠出庞大架构,为BERT等大模型的出现奠定基础;Decoder-only的路线孕育了GPT系列大模型,生成式人工智能由此笙歌鼎沸;RAG技术使大模型与特定知识密切结合,催生了日益强大的领域模型;MoE架构和MTP方法等新技术的加入使大模型开始突破“规模竞赛”的壁垒,转向“内涵式发展”。向量数据库、测评基准、开源框架等的高速演化,更使得整个人工智能生态欣欣向荣,而不可估量的蓬勃生机与不可胜数的不确定性风险将持续共存共生。
