AI演进之路：从卷积网络到注意力机制的技术变革
本文换一个视角，向下深入一层——探究支撑这些技术应用的模型，究竟是如何迭代演进的。01.你是否曾思考过：当我们观察一张老虎的照片时，无论它摆出什么姿态，我们都能认出这是一只老虎？但对于一段文字，哪怕只是调换词语的顺序，含义可能就完全改变了？这源于图像与文本在底层逻辑上遵循着截然不同的规律。图像信息依赖特征识别。无论老虎是趴着还是站着，只要有尖耳朵、圆眼睛、胡须等特征，就能准确辨认。姿态、背景、光线如何变化，都不会影响核心特征的提取。文本信息则依赖顺序关系。"我吃香蕉"和"香蕉吃我"——词语完全相同，仅顺序
AI从何而来：一段技术演进史
如果要聊ai的发展历程，就得先看看它诞生前的技术环境。毕竟ai并不是凭空出现的，更不是一落地就能侃侃而谈、无所不能。在2017年之前，如果希望ai处理一段文本，例如翻译一句话，或者判断一句表达是否合理，几乎只有一种主流方案：循环神经网络（RNN）。那RNN是怎么工作的呢？它会按词逐个读取，每读入一个新词，就把前面词的信息压缩进一个固定大小的“记忆向量”里，然后继续向后处理。听上去似乎挺合理，但实际上问题非常多。第一，容易遗忘。让RNN读一篇文章，等它看到第50个词时，第一个词的信息往往早已模糊不清，记忆能
AI科普：BERT如何让机器理解人类语言
你有没有在深夜询问语音助手：“明天会下雨吗？”它不仅听懂了，还贴心地提醒你带伞；或者当你在搜索引擎输入模糊不清的问题，它却精准给出你想找的答案？这些看似“智能”的表现，背后有着革命性的技术——BERT。欢迎来到“AI基础科普”系列。在这个系列中，我们将从基本概念开始，用通俗易懂的语言和技术解读，帮助你逐步了解人工智能。无论你是零基础的新手、对AI感兴趣的职场人士，还是正在入门的学生，都能在这里找到适合自己的知识。每篇文章都将围绕一篇经典论文展开，深入浅出地讲解其思想、方法与影响。今天是第12期，我们要解读