纪90 年代至21 世纪初，机器学习（Machine Learning, ML）成为人工智能的核心研究方向。2006 年，杰弗里·辛顿等人提出了深度学习（Deep Learning, DL）的概念，通过多层神经网络实现了对复杂数据的高效处理[11] 。深度学习的兴起得益于计算能力的提升和大规模数据集的可用性（如ImageNet）。 2010 年代，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了突破性进展。 2012 年，AlexNet 在ImageNet 图像识别竞赛中大幅领先传统方法，开启了深度学习的新时代[12] 。 2016 年，AlphaGo 击败围棋世界冠军李世石，进一步展示了人工智能在复杂决策任务中的潜力[13] 。近年来，人工智能的研究重点逐渐转向通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）和可解释人工智能（Explainable AI, XAI），同时预训练模型（Pre-trained Models）、Transformer 架构以及大语言模型（Large Language Models, LLMs）等新兴技术的崛起极大地推动了人工智能的发展。 2017 年，Vaswani等人提出了Transformer 架构，通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）显著提升了自然语言处理任务的性能[14] 。此后，基于Transformer 的预训练模型如BERT[15] 和GPT 系列[16-17] 在多项任务中取得了突破性进展。这些模型通过大规模数据预训练和微调实现了对语言理解、生成和推理的强大能力。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能够通过少量示例（Few-shot Learning）快速适应新任务[17] 。然而，尽管这些技术取得了显著进展，其发展仍面临诸多挑战，包括模型的可解释性、计算资源的消耗以及伦理和隐私问题[18] 。例如，大语言模型可能生成带有偏见或误导性的内容，这对社会公平和信任构成了潜在威胁[18] 。 以上为报告的原文内容部分展示，如需完整报告，请发邮件至wang.xiuzhi@fx168group.com领取。lg...
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