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本期节目探讨了 AI 从业者十年来的技术发展与变革。起初，图像识别依赖人工设计特征，效率低下；然而，AlphaGo 的胜利以及深度学习的兴起，特别是卷积神经网络的应用，彻底改变了这一现状，使得 AI 图像识别准确率大幅提升并超越人类。随后，Transformer 架构的出现，实现了 AI 各个分支的整合与多模态融合，进一步提升了 GPU 并行运算效率，催生了 GPT、BERT 等大型语言模型。更重要的是，规模法则的提出以及模型参数量的不断增加，例如 ChatGPT 的出现，极大地提高了 AI 的推理能力和生产效率。然而，高昂的训练成本也导致了巨头公司之间的激烈竞争。值得关注的是，开源社区的贡献，例如 Mistra...