《人工智能》19.5：深度解析PAC学习理论与样本复杂性
19.5 机器学习理论阅读前导在熟悉了模型选择、损失函数、正则化及超参数调整等机器学习实践流程后，本节将视角从“如何操作”升华为“为何可行”以及“存在何种根本性制约”。它为之前讨论的所有方法提供了坚实的数学保证和边界界定。AI导读1. 探究学习理论的必要性教材内容我们如何确信所学的假设能精准预测未观测的数据？即在不知晓目标函数 f 的情况下，如何判断假设 h 是否逼近 f？这一命题历史悠久，奥卡姆、休谟等学者皆有涉猎。近几十年来，新挑战接踵而至：获取优质假设需要多少样本？应选择何种假设空间？若空间复杂，能
AI技术链路全景解读2
技术层是AI产业链的“关键枢纽”，以模拟人类智能能力为起点，搭建通往AI核心能力的技术路径；它把基础层的算力与数据要素串联起来，再把可落地的技术工具与方案交付到应用层。该层的关键模块主要由算法理论、开发平台与应用技术三部分构成，也是AI技术从“能用”走向“好用”的关键节点。在算法理论方面，机器学习是基础支撑，而大模型的快速发展又加速了算法能力的演进。2026年，我国开源模型加速成长，全球前10的开源模型里有8款出自中国；同时，2025年我国开源模型的全球下载份额达到17.1%。例如DeepSeek-V4大