大语言模型

人工智能作为引领新一轮科技革命的核心驱动力，其发展历程中的技术范式经历了数次重大转折。上世纪50年代，以逻辑推理为基础的符号主义学派主导了早期AI研究，通过构建知识库和推理规则来模拟人类智能。代表性成果如专家系统，在特定领域实现了接近人类专家的决策能力。符号主义在处理不确定性问题和感知任务时显得力不从心。 随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，以神经网络为…

1950年，艾伦·图灵在《计算机器与智能》中提出的著名“图灵测试”，为人工智能研究奠定了理论基础。此后的七十余年间，人工智能经历了从符号主义到连接主义的范式转变。20世纪50-60年代的早期AI研究专注于基于逻辑规则的符号推理系统，这些系统虽然在特定领域表现出色，但缺乏学习能力和泛化性。 21世纪初，随着计算能力的指数级增长和海量数据的积累，以深度学习为代表…

人工智能对话系统的核心技术架构由三个核心模块构成：自然语言理解（NLU）、对话管理（DM）以及自然语言生成（NLG）。在NLU阶段，系统通过语义解析、意图识别和实体抽取将用户输入转换为机器可理解的结构化数据。例如，当用户说出“帮我订明早八点去上海的机票”，系统会识别意图为“订机票”，实体为“时间：明早八点”和“目的地：上海”。 对话管理模块则承担着“对话大脑…

人工智能学习语言的过程，与人类学习语言有相似之处，但其核心驱动力是数据。现代人工智能模型，尤其是大语言模型，通过在海量的文本数据上进行训练来学习语言的模式、语法和语义。这个过程通常被称为“预训练”，模型会接触到来自互联网、书籍、学术论文等来源的数十亿甚至数万亿的词汇。 在预训练阶段，模型的核心任务是预测下一个词。给定一个句子中的前几个词，模型需要猜测最可能出…

人工智能的思想源流，可以追溯到古代神话与传说中人造“智慧生命”的幻想。作为一门严肃的学科，其理论根基则是在20世纪中叶奠定的。1950年，被誉为“计算机科学之父”的艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》，他在文中提出了一个大胆的问题：“机器能思考吗？”为了回答这个问题，他设计了著名的“图灵测试”，为判断机器是否具备智能提供了一个可操作的标准。 “…

我们正站在一场技术革命的中心，其核心驱动力正是人工智能大模型。这些拥有海量参数的神经网络，通过吸收互联网规模的文本、代码和图像数据进行训练，正以前所未有的方式理解和生成人类语言与知识。从最初的GPT-3到如今的多模态大模型，它们不仅重新定义了人机交互的边界，更在科学研究、内容创作、商业决策等各个领域掀起变革浪潮。 大模型的核心架构：Transformer的革…

人工智能大模型，特别是大语言模型，其运作核心是模仿人类处理信息的方式。它们通过分析海量文本数据，学习单词、短语和概念之间的统计关系，从而生成连贯且符合逻辑的文本。 整个过程可以概括为“预训练”与“微调”两个关键阶段。在预训练阶段，模型在包含数十亿甚至数万亿词汇的语料库上进行无监督学习，目标是掌握语言的通用模式和知识。随后，通过微调，模型可以适应特定的任务和指…

1950年，计算机科学先驱艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》，他在文中提出了一个深刻的问题：“机器能思考吗？”为了将这个问题从哲学思辨转向可操作的验证，他设计了著名的“模仿游戏”，即后来广为人知的图灵测试。图灵测试的核心思想是，如果一台机器能够通过文本对话，让人类评判者无法分辨其与人类的区别，那么就可以认为这台机器具有了智能。这个构想为人工智…

1943年，麦卡洛克和皮茨提出了首个神经元数学模型，开创了人工神经网络的研究先河。1950年，图灵发表《计算机器与智能》，提出著名的“图灵测试”，为人工智能确立了可操作的定义与目标。1956年达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡首次使用“人工智能”术语，标志着该领域的正式诞生。这些奠基性工作构筑了AI发展的理论根基，使机器模拟人类智能从哲学构想走向科学实践。 寒冬中…

人工智能写诗的核心技术是自然语言处理（NLP），特别是其中的语言模型技术。其创作并非基于真实的“情感”或“意识”，而是通过分析海量诗歌文本数据，学习其中的词汇搭配、语法结构、意象组合和韵律模式。早期的基于规则的方法需要人工定义大量诗歌创作模板，而现代主流的深度学习方法，尤其是基于Transformer架构的大语言模型（如GPT系列），能够通过自注意力机制更灵…