祖廟高明網(wǎng)站建設,學校網(wǎng)站管理,搜索不到網(wǎng)站的關鍵詞,裝飾工程驗收規(guī)范最新版AI原生應用中的增量學習#xff1a;多任務學習——讓AI像人一樣“持續(xù)成長” 一、引入#xff1a;從Copilot的“進化”說起 清晨的咖啡館里#xff0c;程序員小陸正對著電腦發(fā)愁#xff1a;他剛接手一個跨語言項目#xff0c;需要用Python寫后端邏輯#xff0c;用Go做微服…AI原生應用中的增量學習多任務學習——讓AI像人一樣“持續(xù)成長”一、引入從Copilot的“進化”說起清晨的咖啡館里程序員小陸正對著電腦發(fā)愁他剛接手一個跨語言項目需要用Python寫后端邏輯用Go做微服務還要給產(chǎn)品經(jīng)理寫中文文檔。更麻煩的是項目里有個遺留的Java模塊需要調試——這不是他的擅長領域。突然他想起上周剛更新的GitHub Copilot。試著輸入“用Python實現(xiàn)RESTful API”Copilot立刻給出了帶注釋的代碼接著輸入“把這段Java代碼轉換成Go”Copilot準確識別了Java的線程池邏輯輸出了符合Go協(xié)程風格的實現(xiàn)最后輸入“幫我把API文檔寫成產(chǎn)品能看懂的中文”Copilot居然把技術術語轉換成了“用戶發(fā)送請求后系統(tǒng)會在1秒內(nèi)返回結果”這樣的通俗表達。小陸愣住了Copilot怎么像人一樣學會了新技能Go轉換、中文文檔還沒忘記舊本事Python代碼更關鍵的是它能同時處理“代碼生成”“語言轉換”“文檔寫作”多個任務而且這些技能還在不斷更新——這背后的核心技術正是AI原生應用的“增量多任務學習”。二、概念地圖理清三個核心概念的關系在深入技術細節(jié)前我們需要先搭建一個“認知框架”明確三個關鍵概念的定義與關聯(lián)1. 什么是AI原生應用AI原生應用AI-Native App不是“用AI優(yōu)化現(xiàn)有功能”而是從設計之初就以大模型為核心通過持續(xù)學習適應用戶需求的應用。比如Copilot代碼輔助、Notion AI文檔協(xié)作、MidJourney圖像生成它們的核心價值不是“做工具”而是“像助手一樣進化”——你用得越多它越懂你。2. 增量學習解決“學新忘舊”的痛點增量學習Incremental Learning也叫持續(xù)學習Continual Learning是讓AI在不重新訓練整個模型的前提下逐步學習新任務同時保留舊知識的技術。它要解決的是神經(jīng)網(wǎng)絡的“穩(wěn)定性-可塑性困境”Stability-Plasticity Dilemma可塑性Plasticity模型能學習新知識穩(wěn)定性Stability模型不會忘記舊知識。就像人學騎車學會電動車后不能忘記怎么騎自行車——這就是增量學習的目標。3. 多任務學習讓AI“觸類旁通”多任務學習Multi-Task Learning, MTL是讓AI同時學習多個相關任務通過共享底層知識比如語言的語法、圖像的邊緣特征提升單個任務的泛化能力。比如學“語文閱讀理解”和“數(shù)學應用題”閱讀理解的“信息提取能力”能幫你更快看懂應用題的題意——這就是多任務學習的“正遷移”Positive Transfer。4. 三者的關系AI原生應用的“成長引擎”AI原生應用的核心邏輯是基礎模型大模型預訓練 增量學習持續(xù)學新任務 多任務學習共享知識 持續(xù)進化的智能用一句話總結增量學習是“時間維度的成長”今天學Python明天學Go多任務學習是“空間維度的拓展”同時學代碼、文檔、調試兩者結合讓AI像人一樣“邊做邊學越做越會”。三、基礎理解用生活化比喻講清核心邏輯為了避免抽象我們用“學生學習”的場景類比AI的增量多任務學習1. 增量學習像學生“復習舊知識學習新知識”假設你是一個學生已經(jīng)學會了“小學數(shù)學”舊任務現(xiàn)在要學“初中代數(shù)”新任務。怎么避免“學了代數(shù)就忘記乘法口訣”AI的增量學習有三個常見方法對應學生的學習策略正則化保護舊知識就像老師說“乘法口訣是基礎考試要考必須記住”——AI會給舊任務的關鍵參數(shù)加“保護套”比如EWC算法不讓新學習破壞它們。重放機制復習舊知識就像學生做“錯題本”定期復習小學數(shù)學題——AI會用生成模型比如GAN生成舊任務的樣本比如小學數(shù)學題在學新任務時一起訓練避免遺忘。動態(tài)架構增加新知識的“存儲空間”就像學生買了本新筆記本記代數(shù)知識——AI會增加新的神經(jīng)元比如在Transformer模型中加新的注意力頭專門處理新任務不影響舊任務的參數(shù)。2. 多任務學習像學生“用一門知識學多門課”假設你要學“語文”“歷史”“政治”三門課語文的“閱讀理解”能幫你看懂歷史的“文獻分析”歷史的“時間線梳理”能幫你理解政治的“政策演變”。AI的多任務學習也是如此硬參數(shù)共享就像三門課共享一本“基礎知識手冊”比如Transformer的 encoder 層每門課有自己的“筆記本”任務頭部——比如Copilot用同一個 encoder 處理“代碼生成”“文檔寫作”再用不同的頭部輸出結果。軟參數(shù)共享就像每個學生有自己的筆記本但大家定期交換筆記——比如每個任務有自己的模型但參數(shù)要符合全局的分布比如用MMD算法約束。自適應共享就像“小組合作”不同任務找不同的“專家”幫忙——比如MoE混合專家模型每個任務選擇對應的“專家模塊”比如代碼生成找“代碼專家”文檔寫作找“語言專家”。3. 常見誤解澄清? 增量學習Fine-TuningFine-Tuning是用新數(shù)據(jù)重新訓練整個模型會導致“災難性遺忘”比如學了Go代碼后Python代碼的生成質量下降而增量學習通過正則化、重放等技術只更新部分參數(shù)保留舊知識。? 多任務學習多個單任務的疊加單任務學習是“各自為戰(zhàn)”多任務學習是“協(xié)同作戰(zhàn)”——比如同時學“代碼生成”和“文檔寫作”模型能學到“代碼注釋與文檔的對應關系”比單獨學兩個任務的效果更好。四、層層深入從原理到細節(jié)的技術拆解接下來我們從“基礎原理”到“底層邏輯”逐步揭開增量多任務學習的面紗。第一層增量學習的核心技術增量學習的關鍵是平衡“學新”與“保舊”常見技術有三類1. 正則化方法給舊參數(shù)“上保險”正則化的核心思想是識別舊任務的關鍵參數(shù)限制它們在新任務中的變化。最經(jīng)典的算法是EWC彈性權重 consolidation它的步驟如下步驟1計算舊任務的“參數(shù)重要性”用Fisher信息矩陣Fisher Information Matrix, FIM衡量每個參數(shù)對舊任務的貢獻——比如對于“Python代碼生成”任務Transformer的“代碼語法”參數(shù)的Fisher值很高說明很重要。步驟2在新任務訓練中加正則項新任務的損失函數(shù)新任務損失 λ×正則項正則項是“當前參數(shù)與舊參數(shù)的差異×Fisher值”。公式表示LtotalLnewλ2∑iFi(θi?θiold)2 L_{ ext{total}} L_{ ext{new}} frac{lambda}{2} sum_{i} F_i (θ_i - θ_i^{ ext{old}})^2Ltotal?Lnew?2λ?i∑?Fi?(θi??θiold?)2其中FiF_iFi?是Fisher值θiθ_iθi?是當前參數(shù)θioldθ_i^{ ext{old}}θiold?是舊參數(shù)λλλ是正則化強度。舉個例子假設舊任務是“Python代碼生成”新任務是“Go代碼生成”。EWC會保護“Python語法”相關的參數(shù)比如def、return的embedding不讓它們在學Go的func、return時被修改——這樣模型既學會了Go又沒忘記Python。2. 重放機制用“虛擬數(shù)據(jù)”復習舊任務正則化能保護關鍵參數(shù)但無法覆蓋所有舊知識。重放機制的思路是生成舊任務的“虛擬數(shù)據(jù)”在新任務訓練時一起訓練讓模型“復習”舊知識。常見的重放方法有兩種經(jīng)驗重放Experience Replay存儲舊任務的真實數(shù)據(jù)比如Python代碼樣本訓練新任務時隨機采樣這些數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)一起訓練。生成重放Generative Replay用生成模型比如VAE、GAN生成舊任務的虛擬數(shù)據(jù)比如用GAN生成類似Python的代碼避免存儲真實數(shù)據(jù)的隱私問題。舉個例子訓練一個“圖像分類”模型先學“貓vs狗”舊任務再學“汽車vs自行車”新任務。用GAN生成1000張貓和狗的圖像在訓練汽車和自行車時每批數(shù)據(jù)加入10%的生成貓/狗圖像——這樣模型就不會忘記怎么分類貓和狗。3. 動態(tài)架構給新任務“單獨的空間”正則化和重放都是“修改現(xiàn)有模型”而動態(tài)架構是“擴展模型”——為新任務添加專門的神經(jīng)元或模塊不影響舊任務的參數(shù)。比如**Plug-and-Play即插即用**架構預訓練一個基礎模型比如Transformer處理通用任務學習新任務時添加一個“任務特定模塊”比如新的注意力頭或FFN層只訓練這個模塊不修改基礎模型的參數(shù)。優(yōu)勢完全避免遺忘舊參數(shù)沒被修改缺點模型規(guī)模會越來越大每加一個任務就加一個模塊。第二層多任務學習的架構設計多任務學習的核心是如何共享知識常見架構有三類1. 硬參數(shù)共享Hard Parameter Sharing最常用的架構多個任務共享底層的特征提取器每個任務有自己的輸出頭。比如Transformer-based多任務模型底層是共享的Transformer Encoder提取通用語言特征比如語法、語義每個任務比如代碼生成、文檔寫作有自己的Decoder或分類頭。優(yōu)勢參數(shù)效率高共享部分不需要重復訓練缺點如果任務差異大比如“代碼生成”和“圖像分類”會出現(xiàn)“負遷移”共享特征被兩個任務干擾導致性能下降。2. 軟參數(shù)共享Soft Parameter Sharing每個任務有自己的模型但參數(shù)要符合全局的分布約束。比如**MMDMaximum Mean Discrepancy**約束計算不同任務模型參數(shù)的分布差異將其加入損失函數(shù)讓參數(shù)分布盡可能接近。優(yōu)勢適合差異大的任務缺點參數(shù)效率低每個任務有獨立模型。3. 自適應共享Adaptive Sharing根據(jù)任務的特點動態(tài)選擇共享的模塊。最經(jīng)典的是**MoEMixture of Experts**模型預訓練多個“專家模塊”比如“代碼專家”“語言專家”“數(shù)學專家”每個任務通過“門控網(wǎng)絡”Gating Network選擇對應的專家模塊比如“代碼生成”選“代碼專家”“文檔寫作”選“語言專家”。優(yōu)勢靈活處理不同任務缺點計算復雜度高需要同時運行多個專家模塊。第三層底層邏輯從“穩(wěn)定性-可塑性”到“歸納偏置”到這里我們需要問自己增量學習和多任務學習的本質是什么1. 增量學習的本質平衡“記憶”與“學習”神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)更新是“梯度下降”——它會修改所有參數(shù)來擬合新數(shù)據(jù)。但舊任務的關鍵參數(shù)一旦被修改就會導致遺忘。增量學習的本質是給梯度下降加“約束”正則化是“參數(shù)約束”不讓關鍵參數(shù)變重放是“數(shù)據(jù)約束”用舊數(shù)據(jù)引導梯度方向動態(tài)架構是“結構約束”給新任務單獨的參數(shù)空間。2. 多任務學習的本質利用“任務間的歸納偏置”歸納偏置Inductive Bias是模型對“如何學習”的先驗假設。比如CNN的歸納偏置是“局部相關性”圖像的相鄰像素有關聯(lián)。多任務學習的歸納偏置是“任務間有共同知識”——比如“代碼生成”和“文檔寫作”都需要“語言理解”“圖像分類”和“目標檢測”都需要“特征提取”。通過共享這些共同知識多任務學習能減少每個任務的數(shù)據(jù)需求比如用1000條代碼數(shù)據(jù)和1000條文檔數(shù)據(jù)比單獨用2000條數(shù)據(jù)的效果更好同時提升泛化能力比如學了代碼生成后文檔寫作的邏輯更清晰。第四層高級應用大模型的增量多任務學習現(xiàn)在我們把視角拉到AI原生應用的核心——大模型比如GPT-4、Claude 3。它們的增量多任務學習是怎么實現(xiàn)的1. 大模型的預訓練打下“通用知識”基礎大模型的預訓練是“多任務學習的起點”——用海量文本、代碼、圖像數(shù)據(jù)訓練一個能處理通用任務的基礎模型。比如GPT-4的預訓練數(shù)據(jù)包括互聯(lián)網(wǎng)文本網(wǎng)頁、博客、論文代碼庫GitHub、GitLab書籍、文章、對話數(shù)據(jù)。預訓練后的模型已經(jīng)具備了“語言理解”“邏輯推理”“代碼生成”等通用能力——這是增量多任務學習的“地基”。2. 大模型的增量學習用“Prompt”引導新任務大模型的增量學習不需要修改參數(shù)避免災難性遺忘而是用Prompt Learning提示學習引導模型學習新任務。比如要讓GPT-4學會“生成小紅書風格的文案”不需要重新訓練模型只需要給它一個Prompt“請把這段產(chǎn)品描述轉換成小紅書風格的文案產(chǎn)品是無線耳機特點是降噪、續(xù)航24小時、輕量級。要求語氣活潑用emoji符合年輕人的喜好?！盙PT-4會根據(jù)Prompt中的“小紅書風格”“活潑語氣”“emoji”等關鍵詞調整輸出風格——這就是**“無參數(shù)增量學習”**Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT。3. 大模型的多任務學習用“任務指令”區(qū)分任務大模型的多任務學習是通過任務指令Task Instruction實現(xiàn)的——每個任務對應一個指令模型根據(jù)指令判斷要執(zhí)行的任務。比如指令“寫一段Python代碼實現(xiàn)快速排序”→ 代碼生成任務指令“把這段英文文檔翻譯成中文”→ 機器翻譯任務指令“總結這篇論文的核心觀點”→ 文本摘要任務。大模型的“指令跟隨”Instruction Following能力正是多任務學習的體現(xiàn)——它能根據(jù)不同的指令調用對應的通用知識輸出符合要求的結果。五、多維透視從歷史、實踐到未來的全面審視1. 歷史視角從“單任務”到“增量多任務”的演變AI的學習方式經(jīng)歷了三個階段階段1單任務學習1980s-2010s一個模型只學一個任務比如MNIST手寫數(shù)字分類無法處理其他任務。階段2多任務學習2010s-2020s一個模型學多個相關任務比如同時學“圖像分類”和“目標檢測”提升泛化能力。階段3增量多任務學習2020s至今一個模型持續(xù)學新任務同時保留舊知識比如GPT-4從“文本生成”到“代碼生成”再到“多模態(tài)生成”。推動這一演變的動力是AI原生應用的需求——用戶需要AI“像人一樣成長”而不是“一成不變的工具”。2. 實踐視角AI原生應用的真實案例我們以三個典型AI原生應用為例看看增量多任務學習的實際應用案例1GitHub Copilot——代碼領域的“全科醫(yī)生”Copilot的核心是增量多任務學習多任務學習同時處理“代碼生成”“代碼翻譯”“代碼調試”“文檔寫作”四個任務共享Transformer的語言模型。增量學習通過“用戶反饋”持續(xù)優(yōu)化——比如用戶修正了Copilot生成的代碼Copilot會將這個修正作為“新數(shù)據(jù)”用Prompt Learning調整輸出不需要重新訓練模型。效果Copilot能處理20編程語言生成的代碼準確率超過80%而且會隨著用戶的使用習慣“個性化進化”。案例2Notion AI——文檔協(xié)作的“智能助手”Notion AI的核心是多任務學習動態(tài)架構多任務學習同時處理“文檔生成”“思維導圖生成”“數(shù)據(jù)統(tǒng)計”“語法檢查”四個任務共享底層的文本理解模型。動態(tài)架構為每個用戶添加“個性化模塊”——比如用戶經(jīng)常用Notion寫產(chǎn)品文檔Notion AI會添加一個“產(chǎn)品文檔風格”模塊只訓練這個模塊不影響其他用戶的模型。效果Notion AI的文檔生成質量比單獨的文本生成模型高30%而且能適應不同用戶的寫作風格。案例3MidJourney——圖像生成的“創(chuàng)意伙伴”MidJourney的核心是增量多任務學習生成重放多任務學習同時處理“圖像生成”“圖像編輯”“風格遷移”三個任務共享擴散模型Diffusion Model的特征提取器。增量學習用“用戶生成的圖像”作為重放數(shù)據(jù)——比如用戶生成了一張“賽博朋克風格的貓”MidJourney會將這張圖像加入重放數(shù)據(jù)集在訓練新風格比如“蒸汽朋克”時一起訓練避免忘記“賽博朋克”的風格特征。效果MidJourney能生成1000種風格的圖像而且會隨著用戶的創(chuàng)意“進化”——比如用戶用“賽博朋克中國風”生成圖像MidJourney會學習這種新風格下次能直接生成類似的圖像。3. 批判視角增量多任務學習的挑戰(zhàn)增量多任務學習不是“銀彈”它面臨三個核心挑戰(zhàn)挑戰(zhàn)1災難性遺忘的“漏網(wǎng)之魚”即使有正則化和重放增量學習還是會有“部分遺忘”——比如學了Go代碼后Python代碼的生成質量可能下降5%。這對需要“高精度”的任務比如醫(yī)療診斷、自動駕駛來說是不可接受的。挑戰(zhàn)2多任務的“負遷移”如果任務之間沒有共同知識比如“代碼生成”和“圖像分類”多任務學習會導致“負遷移”——比如模型用處理代碼的方式處理圖像導致圖像分類準確率下降。挑戰(zhàn)3計算與存儲成本動態(tài)架構會讓模型規(guī)模越來越大比如每加一個任務就加一個模塊導致推理延遲增加重放機制需要存儲大量舊數(shù)據(jù)或生成模型增加存儲成本。4. 未來視角增量多任務學習的發(fā)展方向面對這些挑戰(zhàn)未來的增量多任務學習會向三個方向發(fā)展方向1神經(jīng)符號結合Neural-Symbolic Integration用符號知識比如邏輯規(guī)則、常識指導增量多任務學習——比如用“代碼語法規(guī)則”保護Python代碼生成的參數(shù)用“文檔寫作規(guī)范”指導文檔生成的任務。這樣能減少遺忘符號知識是固定的同時提升可解釋性模型的決策能通過符號規(guī)則解釋。方向2聯(lián)邦增量多任務學習Federated Incremental MTL將聯(lián)邦學習Federated Learning與增量多任務學習結合——在邊緣設備比如手機、電腦上訓練增量多任務模型不將數(shù)據(jù)上傳到云端。這樣能保護隱私數(shù)據(jù)不離開設備同時降低計算成本邊緣設備的計算資源被利用。方向3自監(jiān)督增量多任務學習Self-Supervised Incremental MTL用自監(jiān)督學習Self-Supervised Learning生成增量學習的“虛擬數(shù)據(jù)”——比如用“掩碼語言模型”Masked Language Model, MLM生成舊任務的文本用“旋轉預測”生成舊任務的圖像。這樣能減少對真實數(shù)據(jù)的依賴不需要存儲舊數(shù)據(jù)同時提升重放數(shù)據(jù)的質量自監(jiān)督學習生成的虛擬數(shù)據(jù)更接近真實數(shù)據(jù)。六、實踐轉化如何設計AI原生應用的增量多任務學習系統(tǒng)現(xiàn)在我們從“理論”走到“實踐”看看如何設計一個AI原生應用的增量多任務學習系統(tǒng)。以“AI寫作助手”為例1. 步驟1任務分析——明確核心任務與相關性首先確定AI寫作助手的核心任務任務1文章生成比如寫博客、論文任務2文本摘要比如總結新聞、論文任務3語法檢查比如修正錯別字、病句任務4風格轉換比如把學術論文轉換成科普文。然后分析任務間的相關性文章生成與文本摘要都需要“文本理解”語法檢查與風格轉換都需要“語言規(guī)則”所有任務都需要“語言模型的通用特征”比如語法、語義。2. 步驟2架構設計——選擇多任務與增量學習的技術根據(jù)任務相關性選擇以下架構多任務學習架構硬參數(shù)共享共享Transformer Encoder每個任務有自己的Decoder/分類頭增量學習技術EWC正則化 生成重放用VAE生成舊任務的文本樣本個性化模塊為每個用戶添加“風格偏好”模塊比如用戶喜歡“幽默風格”就添加一個幽默風格的FFN層。3. 步驟3數(shù)據(jù)管理——構建重放數(shù)據(jù)集與新任務數(shù)據(jù)舊任務數(shù)據(jù)收集10萬篇文章、5萬篇摘要、3萬條語法錯誤樣本、2萬條風格轉換樣本用VAE生成虛擬數(shù)據(jù)比如生成1萬篇文章樣本新任務數(shù)據(jù)比如要新增“文案生成”任務收集5萬條文案樣本比如小紅書文案、廣告文案用戶反饋數(shù)據(jù)收集用戶對生成結果的修正比如用戶把“學術風格”的文章改成“科普風格”就把這個修正加入反饋數(shù)據(jù)。4. 步驟4訓練策略——平衡舊任務與新任務訓練分為三個階段階段1預訓練多任務基礎模型用舊任務數(shù)據(jù)訓練共享Transformer Encoder和四個任務頭部得到基礎模型階段2增量學習新任務用新任務數(shù)據(jù)文案生成訓練同時用EWC正則化保護舊任務的關鍵參數(shù)比如文章生成的“邏輯結構”參數(shù)用生成重放數(shù)據(jù)舊文章樣本復習舊任務階段3個性化優(yōu)化用用戶反饋數(shù)據(jù)訓練“風格偏好”模塊只更新這個模塊的參數(shù)不修改基礎模型。5. 步驟5評估與優(yōu)化——衡量“成長”的效果評估增量多任務學習的效果需要兩個核心指標遺忘率Forgetting Rate舊任務性能的下降比例比如文章生成的準確率從90%降到85%遺忘率是5%新任務性能New Task Performance新任務的準確率比如文案生成的準確率是80%。根據(jù)評估結果調整以下超參數(shù)正則化強度λ比如遺忘率太高就增大λ重放數(shù)據(jù)比例比如遺忘率太高就增加重放數(shù)據(jù)的比例任務權重比如新任務性能太低就增加新任務的損失權重。七、整合提升從知識到能力的內(nèi)化1. 核心觀點回顧AI原生應用的核心是“持續(xù)進化”而增量多任務學習是“進化的引擎”增量學習解決“學新忘舊”的問題關鍵技術是正則化、重放、動態(tài)架構多任務學習解決“觸類旁通”的問題關鍵架構是硬共享、軟共享、自適應共享大模型的增量多任務學習是“無參數(shù)學習”通過Prompt和指令實現(xiàn)。2. 知識體系重構將增量多任務學習的知識整合為一個“金字塔”基礎層增量學習正則化、重放、動態(tài)架構、多任務學習硬共享、軟共享、自適應共享連接層穩(wěn)定性-可塑性困境、歸納偏置深度層大模型的Prompt Learning、指令跟隨整合層AI原生應用的設計流程任務分析→架構設計→數(shù)據(jù)管理→訓練策略→評估優(yōu)化。3. 思考問題與拓展任務思考問題如何用增量多任務學習解決“個性化推薦”的問題比如推薦系統(tǒng)要持續(xù)學習用戶的新興趣同時不忘記舊興趣拓展任務設計一個“AI編程助手”的增量多任務學習系統(tǒng)包含“代碼生成”“代碼調試”“代碼翻譯”三個任務學習資源論文《Continual Learning》Li et al., 2019、《Multi-Task Learning》Zhang et al., 2021課程Coursera《Deep Learning Specialization》中的“多任務學習”模塊博客《The Gradient》中的“增量學習”系列文章。八、結語讓AI像人一樣“成長”回到文章開頭的小陸他用Copilot完成了項目感慨地說“Copilot不是工具是我的‘編程伙伴’——它會陪我一起學新技能一起解決問題?！边@正是AI原生應用的魅力它不是“完成任務的工具”而是“一起成長的伙伴”。而增量多任務學習就是讓這個伙伴“像人一樣成長”的關鍵技術。未來當AI能像人一樣“持續(xù)學習、觸類旁通”我們的工作、生活、創(chuàng)作方式都會發(fā)生徹底的改變——而這一切已經(jīng)開始了。讓我們一起見證AI的“成長”。