岳小哥AI
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Claude Fable和Claude Mythos 5同时发布：注意力机制下愈加强大的AI大模型
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date: 2026-07-02T10:01:58+00:00
description: 摘要：大语言模型通过注意力机制实现上下文学习，经预训练、微调、强化学习炼成，在规模门槛涌现新能力，但存在幻觉。其通用性推动AI从工具走向助手，近期Claude Fable与Mythos 5发布体现能力增强。2026年10月6号，Anthropic”两连发“：Claude Fable和Claude Mythos 5同时发布。AI能力愈加的强大，而且更加的全面。每一次AI新动态的发布，都预示着AI能力的又一次增强。但AI的能力，不是一下变强的，而是有一个不断学习不断进化的过程！这一切，可以从十年前说起……2016年，AlphaGo击败了世界围棋冠军柯洁。一时间，AI统治世界的说法甚嚣尘上。但很快人们发现，那个只会下棋的AI，离开棋盘就什么也不会了。它不认识猫，不会写邮件，更不懂什么叫"今天加班好累"。这几乎是所有传统AI的缩影：专精一件事，换个任务就抓瞎。大语言模型改变了这个局面。它不再是一个只会下棋的AI，而是真正学会了"语言"本身。学会了语言之后，写作、编程、翻译、分析、对话，所有这些原本需要专门AI才能做的事，一个模型全部搞定。那么，大语言模型到底是怎么炼成的？传统AI的语言困境在理解大语言模型之前，有必要先理解它踩过的坑。2017年以前，AI处理语言的方式，说起来有些笨拙。它读一句话，是从左到右逐词推进的。读到第三个词时，只能参考前两个词的意思；读到第十个词，前九个词的意思已经模糊了，更看不到后面的内容。这就好比蒙着眼睛读书，每读一个词，前面的内容就在记忆里逐渐褪色。这种"单向阅读"的局限，带来一个根本性的问题：AI很难理解语境。"苹果"在"我买了三斤苹果"里指的是水果，在"苹果又发布新品了"里指的是公司。这两个意思，普通人扫一眼就能分辨，但传统AI做不到，它需要人提前把所有可能的解释告诉它，否则遇到了就只能是瞎猜。更麻烦的是，传统AI靠"死记硬背"来工作。一个词是什么意思、一个句子该怎么翻译、一段话是正面的还是负面的，这些规则都需要人工一项项写进去。换个场景，整个过程就要重来一遍。你让AI识别猫，要专门用猫的图片训练；让它识别狗，又得重新开始。每一个新任务，都是从零出发。这种模式的天花板很低：规则越写越多，维护越来越难，泛化能力几乎为零。2017年，一篇论文彻底打破了这种困境。Transformer：注意力改变一切2017年6月，Google发表了一篇论文，标题叫《Attention Is All You Need》。翻译过来是"注意力就是你所需要的一切"。这篇论文后来被称为AI行业的"iPhone时刻"。它带来了一种全新的模型架构，名为Transformer，彻底改变了AI处理语言的方式。Transformer的核心创新叫做注意力机制（Attention Mechanism）。原理并不复杂。处理一句话里的某个词时，注意力机制让AI同时看到整句话里所有的词，然后自己判断：当前这个词和哪几个词的关系最密切，应该重点参考哪一个。这就像你读一句话，不是逐字死抠，而是抬起头来，一眼扫过去，立刻知道哪些词是关键词，哪些词是修饰语，哪些词和哪些词在互相呼应。注意力机制带来了一个关键能力：上下文学习（In-Context Learning）。简单来说：不需要重新训练模型，只需要给几个例子，AI就能学会一项新任务。举个例子。你想让AI判断一段话是正面的还是负面的情绪。传统做法是先收集大量标注数据，再训练一个专门的分类模型。而现在，你只需要给AI看几个例子："今天加薪了！"是正面的"这篇报告写得太烂了"是负面的"项目终于上线了"是正面的然后问它"老板今天夸我了"是什么情绪？AI立刻就能判断出来。整个过程没有重新训练，零成本，几秒钟搞定。这种"见招拆招"的能力，是Transformer带来的最大突破。大语言模型是怎样炼成的有了注意力机制打底，大语言模型的训练才成为可能。但"有了一个好架构"和"炼成一个真正好用的模型"之间，还隔着漫长的工程过程。大语言模型的训练分为三个阶段。第一阶段：预训练（包罗万象）预训练的目标，是让模型"认识世界"。训练方式说起来很直接：给大模型一段话，盖住后面的内容，让它预测被盖住的是什么词。一开始，模型预测得完全不对，但随着训练的推进，它逐渐学会了语法规则、事实知识、逻辑推理，甚至一些基本的常识。这个过程需要三样东西：海量数据、巨大算力、漫长时间。以GPT-5 Ultra为例，公开资料显示它使用了超过15万亿个Token的训练数据，参数规模达到万亿级别，需要消耗数万块高端GPU，耗时数月。预训练烧掉的钱，通常以亿美元计算。预训练给模型带来了海量的知识储备。但光有知识还不够，模型像一个读遍天下书的学者，却不知道怎么和人聊天。这就是第二个阶段要解决的问题。第二阶段：微调——学会对话微调的核心思路，是通过高质量的问答样本来…

Siri要接入AI了，苹果手机上一句话让GPT写文案、DeepSeek写代码的时刻来了
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date: 2026-06-09T09:59:00+00:00
description: 摘要：Siri借AI重生，实现跨APP智能。AI生成文本、图像、视频、音乐和代码，核心是模式重组。人类应定位为创作指挥者，学会AI协作，这是未来职场关键。前两天的WWDC大会上，Siri借AI大语言模型“重生”了！苹果结合移动终端设备特性，结合小参数的终端小模型，打造了混全智能架构，让Siri在各个APP这间可能无缝连接。自此，全球几十亿的苹果终端设备，都可以轻松的应用AI的能力，尤其是AI那无限的创造力。比如……你对着屏幕发呆：季度汇报明天要交，PPT还没写完；设计师催了三遍海报配色，"再改最后一版"已经改了八遍；领导突然要一段产品演示视频，你根本不会剪辑。你想呐喊：我不是三头六臂啊。人的精力脑力是有限的，而如今的AI，完全可以当作一个人的第二大脑：能帮你写报告、做图、剪视频，甚至帮你写代码、生成方案。而这些，就是AI的第三种能力：创造！AI是怎么"生成内容"的在AI领域，AI生成内容被称为AIGC（AI-Generated Content），可以理解为在专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后出现的第三种内容生产方式。文本创造AI能写文章、写诗歌、写小说、写邮件、写代码。这背后的技术支撑，是生成式大语言模型（Generative LLM）和自回归生成（Autoregressive Generation），让AI能够根据前面写的内容，预测下一个最可能出现的词，于是给AI一个标题，AI就能够边预测边写，最终生成一篇完整的文章。AI的创造不是凭空产生的，而是从大量人类作品中学习规律后，再生成新的内容。AI的创造，不是有感而发，不是主动生成，更多的是基于现有人类的知识体系，进行模式重组。但这个"模式重组"能做的事，远比我们想象得多。你现在看到的这篇文章，AI完全可以进行文章结构拆解，生成写作范式，进而自主创作。它甚至能根据你的要求，模仿某个作家的风格来写，比如"用鲁迅的口吻写一篇关于AI的杂文"。AI可能不懂什么叫"文以载道"，但它能懂"这个场景应该用这种写法"。为什么这样写对于AI不重要，重要的是AI能够照着这样写。因为它读过几千几万篇同类文章，知道哪种写法更容易被读者接受。AI的这个能力，现在的你，恐怕每天都已经在用了。你让AI帮你写一封商务邮件，它知道该用什么语气、多长合适、哪些话不能少，这是结构化写作（Template-based Writing）。你让AI帮你写年终总结，它能把你的工作内容套进标准模板，生成一份像模像样的汇报，这是模板填充（Template Filling）。你问AI"帮我写一条朋友圈"，它立刻给你蹦出几个选项，有的搞笑、有的温情，这是创意文案生成（Creative Copy Generation）。图像与设计创造AI已经不满足于生成文字了，它开始根据你的描述生成图片。实现这一能力的核心技术，是扩散模型（Diffusion Model）和生成式对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network），通过在一张图片上不断加噪声，直到图片变成纯噪声；然后训练AI学会"逆向过程"，从噪声中一步步恢复出清晰图片。训练完成后，你给AI一段文字描述，它就能从随机噪声出发，"扩散"出一张符合描述的图片。这个能力，相信你已经玩过了。你用某颜相机拍照，系统自动给你P成"AI写真"，风格可选古风、证件照、卡通，这是条件图像生成（Conditional Image Generation）。你在小红书看到一张"不存在的人"照片，评论区都在猜是AI还是真人，这就是AI人像生成（AI Portrait Generation）。你看到朋友的旅行照背景是埃菲尔铁塔，但他说那只是小区门口的塔，这是背景替换（Background Replacement）。除了这些，你日常接触到的大量图片，其实也早已开始使用AI生成了。小红书上超过30%的设计师账号，用AI做创意灵感来源，用AI生成设计草图。米哈游2025年公开表示，通过AI生成场景素材，辅助原画设计，使效率提升了50%以上。淘宝卖家只需拍摄一张白底商品图，就能生成模特穿戴图、场景图、详情页图。视频与音乐创造2026年，AI视频生成正式进入"可用"阶段，行业格局也发生了剧烈变动。2026年3月24日，OpenAI正式关停了Sora 2.0。峰值日推理成本高达1500万美元，最终总营收仅210万美元，算力转向机器人世界模拟。这个事件标志着AI视频赛道进入务实阶段，不再盲目烧钱。OpenAI沉寂了，但新势力依然势不可挡地推陈出新。阿里巴巴HAPPYHORSE-1.0，2026年4月匿名登顶全球基准测试，4月27日通过fal.ai上线商业API，成为新质量标杆。15B参数，支持7语言（英/中/粤/日/韩/德/法）原生唇形同步，1080p单卡推理仅需38秒。快手K…

AI大模型"幻觉"从何而来？解密GPT-4、DeepSeek一本正经胡说八道的真相
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date: 2026-06-08T09:58:00+00:00
description: 摘要：AI大模型的“幻觉”源于其推理机制：它擅长逻辑推理，如通过考试和写代码，但缺乏人类常识和批判性思维，容易一本正经虚构事实。因此，AI应作为推理辅助工具，最终决策仍需人来做出。你问AI一道数学题，它能给你写出完整推导过程。你给它一段乱码，它能指出哪里有逻辑漏洞。你让它分析一份合同，它能告诉你哪条条款有风险、应该怎么改。它还能帮你读文献，几百页的论文扔进去，它给你整理出核心观点和研究结论。听起来，AI似乎真的很会"思考"。但如果你顺着它的答案多问几句：为什么？依据是什么？有没有反例？然后，它就开始露馅了。有时候它会给出听起来合情合理、但根本不存在的事实。有时候它信誓旦旦引用一篇"论文"，你去查，这篇论文根本是子虚乌有。AI的“思考”到底是什么？为什么会给我们子虚乌有的回答？理解AI的推理机制，你就能找到答案。AI是怎么"思考"的根据思维方式的不同，我们可以把AI的推理能力分为三个层次。逻辑推理，根据规则进行推导。常识推理，结合真实世界的经验知识进行推理。批判性思维，评估证据质量、识别逻辑漏洞、权衡不同立场，然后进行推理。AI对于逻辑推理，有明确规则与定论的推理往往比较擅长。而需要根据情感经验，基于主观能动性进行的常识推理和批判性思维，就不尽如意了。下面我们就逐一分析一下。逻辑推理曾经被认为AI最难攻克的领域，数学和逻辑推理，今天的大语言模型也已经逐步攻克。2025年，数学家陶哲轩在个人博客中详细描述了他如何用AI辅助研究工作，进行复杂的数学计算和证明，包括用大模型帮他理解复杂证明的结构、用形式化验证工具Lean检查证明的每一步。GitHub Copilot 2025年发布的开发者调研显示，83%的程序员已经在用AI辅助调试代码，分析代码中的语法和逻辑错误，平均每周节省5至8小时。GPT-4在美国律师资格考试（Uniform Bar Exam）上的得分超过90%的考生；GPT-4不仅通过了美国医师资格考试（USMLE），而且分数还远超及格线。国产模型也在迎头赶上。智谱GLM-5在2025年MMLU（大规模多任务语言理解）基准测试中，得分92.3%，与GPT-4 Turbo持平。通义千问Qwen3在数学推理基准MATH上，得分率超过85%。2026年新发布的DeepSeek V4，在编程基准Design2Code测试中斩获92.0的高分，精准将UI草图转化为生产级代码，支持百万级tokens上下文，单次代码测试成本仅1美元，约为Claude的1/68。AI的这些表现，让很多人惊呼：AI比人更聪明了。当然，这个结论下得有点早。常识推理AI推理有个明显短板：缺乏人类常识。这涉及AI领域一个长期悬而未决的问题：常识推理（Commonsense Reasoning）。人类常识主要包括两类：物理常识（石头沉水里、火会烫手）和社会常识（开会迟到不礼貌、感冒了应该休息）。AI没有完整的经验积累，它能知道"水往低处流"这几个字，不理解这句话背后的经验常识。比如，AI知道"水往低处流"这句话，但不一定能理解"人掉进河里会淹死"的全部现实含义。让AI写一个"野外生存指南"，它可能会建议你"顺着河往下游走，最终就能到达有人的地方"，这听起来很有道理，但现实只会让你越走越偏。比如，AI知道"感冒要多喝水"，但它不一定理解为什么有人感冒了还坚持上班，因为AI不知道，或者还无法真正理解这个世界上，还有"全勤奖""绩效考核"这些现实规则，所以它给的建议总是"身体第一"，但现实世界显然不是这样运转的。这就是hallucination（幻觉），也就是一本正经地胡说八道，而它自己完全意识不到。前段时间有个新闻很火：有人通过豆包预订了一家饭店，结果到了饭店饭店说预约根本不存在。这一切都是豆包虚构出来的。这种幻觉现实中比比皆是。网上有大量用户分享过类似经历：让AI推荐一首描写秋天的古诗，它会给你列出"《秋思》《枫桥夜泊》"，然后引用其中根本不存在的诗句，语义通顺、平仄工整，但翻遍唐诗宋词也找不到出处。你问它某个历史事件的日期，它说得头头是道，再一查，史书里根本没记载。AI不是在故意骗你，它只是太擅长组织语言，以至于把"听起来正确"当成了"真的正确"。批判性思维AI很擅长总结和归纳，但不太擅长真正的批判性思维。批判性思维，需要一个人调动主观能动性，从各个角度进行思辨，比如评估证据质量（这个数据来源可靠吗？样本够不够？）、识别逻辑谬误（相关不等于因果，这里诉诸权威吗？）、权衡不同立场（支持和反对的理由分别是什么，哪个更重要？）。人在面对这类问题时，会自觉调用价值观和利益判断。一个医生面对"手术还是保守治疗"的决策，会考虑病人的年龄、身体状况、家庭意愿；一个管理者在做裁员决定时，会权衡业绩数据之外的人情因素。这些判断没有标准答案，却是真实世界运转的核心。AI在评估证据质量这…

读懂计算机视觉CV、语言感知(ASR/TTS)、多模态，就能理解AI是如何“看到”与“听到”世界的
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date: 2026-06-05T09:56:00+00:00
description: 摘要：AI感知能力是其理解世界的起点，涵盖让AI识别图像视频的计算机视觉（CV）、处理文字与语音的语言感知（ASR/NLP），以及整合视听文字的多模态感知。这些技术已广泛应用于人脸识别、语音转写、会议纪要生成等场景。早上通勤，你掏出手机刷脸解锁；进公司，人脸识别门禁自动开门；开完会，钉钉自动生成会议纪要；下午用AI帮你审合同，几秒钟标出了三处风险条款。这一切，用的是AI同一种能力：感知。感知，是AI认识世界的起点。它不靠眼睛、耳朵和皮肤，靠的是摄像头、麦克风和文字输入，通过一套精密的算法大脑，把外部世界的信息转化为它能理解的语言。这篇文章，我们就来拆解AI的感知能力：它是怎么"看见"图像的，怎么"听懂"语音的，又是怎么把视觉、声音和文字同时整合在一起理解的。AI是怎么"看见"世界的人类要感知世界，需要依靠眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴、皮肤这些感官器官，将外部世界的信息传递给大脑来识别。感知，是AI认识世界的第一步。它不靠眼睛、耳朵和皮肤，靠的是摄像头、麦克风和文字输入，通过算法（即"大脑"）来理解这些信息，从而实现AI对周围真实世界的感知。AI的感知能力，按输入信息的形态，可以分为三大方向：视觉感知（CV）：让AI能"看懂"图像和视频；语言感知（NLP / ASR）：让AI能"读懂"文字和"听懂"语音；多模态感知（Multimodal Perception）：让AI同时整合视觉、听觉、文字多种信息来理解世界。下面我们逐个展开。视觉感知今天AI看图的能力，某种程度上已经超过了大多数普通人。在ImageNet挑战赛（AI图像识别能力的国际比赛）上，2010年AI的错误率还是28%，到了2017年直接下降到了2.3%。而人类的平均错误率是5%。这意味着，AI看图比人更准。这个能力实现的背后，是卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）这一关键技术的突破，通过模仿人类视觉皮层的处理方式，先识别图像边缘和形状，再组合成物体，最后判断"这是什么"。每一层网络只干一件简单的事，层层叠加，就识别出了复杂画面。AI的视觉感知，早已渗透进我们日常生活与工作中。图像分类（Image Classification）技术，让你在打开手机相册，搜索"猫"时，照片能够自动分类。人脸识别（Face Recognition）技术，让你对着快递柜摄像头刷脸，快递柜就会自动弹开让你取件。OCR（光学字符识别）配合机器翻译，让你出国旅游时，对着路牌拍一张，就能知道是什么意思。目标检测（Object Detection）和SLAM同步定位与地图构建技术的结合，让你在用AR导航时，手机屏幕上叠加的箭头能实时跟随你的移动。政企事业单位中的应用，同样比比皆是。工厂里，比亚迪2024年宣布，其电池生产线已全面部署AI质检系统，能在0.2秒内发现肉眼难以察觉的划痕和凹陷，准确率99.7%。原来一条生产线需要8个质检员，现在只需2个。医院里，腾讯觅影AI辅诊系统已在全国超过1000家医院上线，帮助医生分析肺结节、眼底病变、宫颈癌筛查等影像。2025年，国家药监局批准了超过50款AI医疗器械。道路上，电子眼早已升级为AI眼，不只能记录违章，还能识别车窗遮阳帘、驾驶员打电话、不系安全带等行为。深圳2025年启用的"智慧交警"系统，能实时分析路面车流，动态调整红绿灯时长。语言感知比视觉更震撼的，是AI对语言的理解。AI的语言感知，同样早已融入了我们日常生活与工作中。你用微信发语音，转文字秒出，这是ASR（自动语音识别）。你打字时输入法给你推荐下一个词，精准得像是读懂了你的心思，这是语言模型预测（LM Prediction）。你把一段英文扔给翻译软件，中文译文流畅自然，这是NMT（神经机器翻译）。你和智能音箱说"帮我定个闹钟"，它不仅听懂了，还真的帮你设好了，这是意图识别（Intent Recognition）。随着AI语言感知核心技术的成熟，尤其是Transformer架构，让AI不再一个词一个词按顺序读，而是能"同时看到"整段话里所有内容，理解词与词之间的关联关系。这一整套技术体系，在AI领域被称为自然语言处理（NLP，Natural Language Processing），是AI感知能力中，最接近"真正理解"语言文字的领域。基于Transformer架构的大语言模型（LLM，Large Language Model），不仅能读懂一段话的含义，甚至理解其中的讽刺、幽默、隐喻，让这些曾经被认为是人类独有的语言理解能力，都已经在AI身上实现。AI不只是在"识别字词"，还能"理解语义"。你给AI一段合同，它能告诉你哪几条对你不利。幂律智能、秘塔科技等法律AI公司，用AI帮企业审查合同，效率提升80%以上。你给AI一段用户投诉，它能帮你分析用户的诉求到底是什…

短短三天，英伟达和微软同时宣告：真正的AI电脑来了！
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date: 2026-06-04T09:55:00+00:00
description: 摘要：英伟达和微软发布真正的AI电脑，宣告AI智能体时代来临。Agent从“回答问题”进化为“帮你干活”，能自动执行任务；具身机器人则走进物理世界动手操作。AI在虚拟与实体两条路径上并行进化，正在改变工作与生活。2026年6月1号，英伟达GTC大会，英伟达首款RTX Spark「超级芯片」亮相。它意味着全球首款专为Agent打造的Windows PC诞生了！它的诞生，可以用史无前例来形容，6144个GPU核心、128GB统一内存，把过去只有数据中心才有的算力，全部塞进了一台笔记本。2026年6月3号，微软Build 2026大会，「龙虾之父」Peter Steinberger站台，Windows系统全面拥抱AI，拥抱AI Agent。想像一下这个场景：周一早上，你一边吃早餐一边和AI说："帮我查一下这周的工作安排，把需要跟进的项目整理成表格，发给张总确认一下。"然后你继续吃你早餐，你的电脑就为你完成了一切！等你吃完早餐准备出门时，手机弹出一条消息："已完成。张总已收到邮件。"这是不是听起来很科幻，但这些正发生在我们身边，而实现这个场景的关键技术，叫做AI智能体（Agent）。而在另一个方向，有人正在向更远处走：让AI走出屏幕，走进工厂，走进手术室，拿起工具，亲手干活。这，就是具身机器人。一个扎根在虚拟世界里替你跑任务，一个走进物理世界替你动手操作。这篇文章，我们来聊聊这两条AI执行能力进化的核心路径。AI智能体（Agent）：从"回答问题"到"帮你干活"大语言模型很强大，但它本质上是一个顾问：你问，它答，你不说，它不动。AI智能体（Agent）想做的事，就是让AI主动动起来，把你从"要自己动手"的状态里解放出来。你只需要定目标，剩下的AI来做。那Agent是怎么工作的？它比普通AI多了一个关键能力：自动执行。一个典型的Agent是这样工作的：感知：接收你的任务指令规划：把任务拆解成多个步骤执行：调用工具（搜索网页、读写文件、调用API）逐一完成反馈：检查结果，不满意就重来，直到完成目标举个例子：你想让它帮你准备一场竞品分析。你只需要说："帮我分析一下XX产品的市场情况，给我一份报告。"Agent会自己搜索信息、访问竞品官网、读取相关数据、生成报告。整个过程你不需要盯着，它自己跑完了。要说大众最熟知的智能体平台，很多人会提到字节Coze（扣子）。而真正让智能体走进每个普通人的电脑桌面，成为随叫随到的AI助手的，是OpenClaw。OpenClaw一夜爆火，更是让各类智能体如雨后春笋般全面开花。2026年，Agent已经从"少数极客的玩具"变成了"企业数字化转型的新基建"。AI编程助手：改变软件开发的方式AI Agent目前最成熟的应用，当属AI编程了。Cursor早已日活突破500万，GitHub Copilot全球开发者超百万，Claude Code以独立产品形态进入更多开发团队。AI编程已经从"尝鲜"变成了"日常"，并向"工程"迈进。国内的AI编程助手，目前和Cursor、Claude Code还有一定差距，但也在全力追赶，比如百度文心快码、阿里通义灵码、腾讯云CodeBuddy、字节的Trae。目前，AI编程助手能做到什么程度？代码补全：边写代码，AI猜出你接下来要写什么，你可以一键补全代码审查：把你的代码扔进去，它帮你找出潜在bug和安全漏洞写测试用例：自动生成单元测试，让程序员从繁琐的测试编写中解放出来代码转换：把Python代码转成Java、把旧框架代码迁移到新框架随着AI编程能力的不断突破，一个现实的问题也摆在了台面：AI会取代程序员吗？或许会，或许不会，但AI正在加速淘汰"只会CRUD"的初级程序员，已经是不争的事实！AI出自程序员之手，最先被AI深刻影响的职业群体也是程序员。或许，这就是"宿命"。具身智能（Embodied AI）：AI走进物理世界能对话、能写文章固然厉害，但AI还有更大的野心：走进物理世界，拥有完整的，像人一样的四肢与躯干。这，就是具身智能，也叫具身机器人。大语言模型再强，也只能处理文字和数字。但真实世界里，有大量任务是必须"动手"才能完成的，比如搬东西、拧螺丝、做手术、端盘子、做饭……要让AI进入这些领域，光靠"脑子"不够，还得给它配一个"身体"。具身智能（Embodied AI），使AI不再只存在于屏幕和服务器里，而是嵌入到一个物理实体中，通过摄像头感知世界、通过强化学习学会动作、通过机械结构执行操作，让AI具备真正的"动手"能力。这背后，是AI技术的一次集大成：计算机视觉：让它看见周围的世界强化学习：让它从试错中学会各种动作自然语言处理：让它能听懂你的指令机器人硬件：让它能在物理世界执行动作如果说前几年具身机器人还在"炫技"阶段，2026年则是真正转向商业落地的转折点。春晚舞台上机器人的…

一文读懂AI落地的三驾马车：大语言模型、RAG、多模态AI
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date: 2026-06-03T09:49:00+00:00
description: 摘要：本文解析AI落地的三大核心技术：大语言模型负责文本生成与推理，RAG通过外接知识库解决私有数据缺失，多模态AI扩展感知至图像语音。三项技术协同，实现精准高效的实际应用。你有没有遇到过这种情况：跑去问AI一个问题，它回答得滔滔不绝，逻辑清晰，听起来像模像样，但你就是有一种"哪里不对劲"的感觉。要么数据过时，要么答案与你的实际情况毫不相干，要么语气信心满满，内容却一本正经地偏了题。这种"AI大聪明"的尴尬，困扰过太多人。其实问题的根源不在于AI笨，而在于技术架构本身的限制。要真正解决它，三项核心技术缺一不可：大语言模型、RAG（检索增强生成）、多模态AI。今天这篇文章，我们就来拆开说清楚，这三项技术分别在解决什么问题，又是如何互相配合的。大语言模型（LLM）：最火的AI应用引擎如果说AI是继互联网之后最大的技术浪潮，那大语言模型就是这场浪潮里最抢眼的冲浪板。2022年11月ChatGPT上线，5天用户破百万，两个月月活破亿，成为有史以来增长速度最快的消费级应用。三年多过去了，大模型竞争已经进入白热化阶段：开源逼宫，闭源筑墙。大语言模型到底在做什么？简单说，就是预测下一个词。你输入一段文字，模型根据海量训练数据，计算出接下来最可能出现的词是什么。就这样一个一个词往下"猜"，最终生成了一段完整的话。这个过程听起来简单，但当模型足够大（参数规模从几十亿到上千亿不等），它涌现出的能力远超预期：不仅能聊天、写文章、做翻译，还能推理数学题、写代码、分析数据。虽然这不是真正意义上的"理解"，但效果上已经非常接近"理解"。目前大语言模型的玩家，主要集中在中美两国。美国的GPT-5、Claude 4、Gemini 3不断刷新参数规模和能力上限。国内DeepSeek V4-Pro凭借1.6万亿参数和MIT开源许可证，在多个基准测试上创下开源新纪录；通义千问（Qwen）、文心一言、Kimi、GLM、豆包等国产模型也快速跟进，在中文理解、成本控制和本地化部署上各有优势。作为国内AI应用的代表，豆包已开启付费模式，前期各模型在消费市场的免费策略，已然让大众开始习惯在日常工作生活中频繁地使用AI，解决问题、提升效率，比如：写文案、做内容：日报、周报、邮件、推广文案，丢给它，几十秒出初稿写代码：背后靠的就是大语言模型，程序员用它提效已成常态做客服：7×24小时在线，比人工客服响应更快、成本更低辅助决策：把行业报告扔进去，让它帮你提炼关键信息、生成对比分析检索增强生成（RAG）：给AI外接一个"知识库"AI很强，但有一个天然的软肋：它不知道你的事。它的知识截止于训练日期，来源全是公开的通用知识。要将大语言模型应用到企业，或者作为你的个人助手，就不得不面临一个核心问题：它不了解你公司的产品手册、内部流程，也不知道你个人笔记里记了什么。这就好比一个大学各科成绩都满分的学霸，到了工作中，不给他工作中的相关资料，也不让他获取最新的消息，又要让他来解决工作中的实际问题。那他十有八九会套用已学的知识，来"一本正经地胡说八道"。RAG解决的就是这个问题。RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成），本质上是给大语言模型接了一个外部知识库。流程是这样的：用户提问 → 系统先去知识库里检索相关内容 → 把检索到的内容喂给LLM → LLM基于自身知识和这些内容生成答案这就好比闭卷考试和开卷考试的区别：没有RAG的LLM，就像闭卷考试，考的是记忆；有RAG的LLM，就像开卷考试，遇到不确定的问题，先翻书查资料，再给你一个基于真实依据的答案。RAG是目前企业落地AI最主流的技术路径，因为它既保留了LLM的语言理解能力，又解决了"私有知识"这个核心痛点。那些曾经需要专人来做的事，都开始考虑通过AI来替代，比如：客服场景：把产品手册、FAQ扔进知识库，AI客服就能基于真实产品信息回答用户问题，而不是胡编乱造内部知识管理：新员工入职，问"我们公司年假怎么算"，AI直接查公司制度文档回答你数据分析：结合私有数据库，让AI帮你分析业务报表，不用担心它瞎编数字多模态AI：不止读懂文字，还能看懂图、听懂声RAG解决了"AI不知道你的事"，但还有另一个限制没打破：AI长期以来只会"看文字"。过去，专门的AI用来处理特定的事，比如图像处理的CV，语音识别的ASR，自然语言识别的NLP。但现实世界不是纯文字构成的，你要拍张图问AI这是什么病，它看不了；你要发段视频问它哪里有问题，它只能摊手。随着技术发展，AI终于可以同时拥有多种感知能力，像人一样看、听、读、写，多模态AI应运而生。国际头部模型（GPT系列、Claude、Gemini），已经能同时理解图片、文字、视频和语音。你扔一张图，它能描述图里发生了什么；你指着一段视频问它"这里发生了什么"，它能给…

一文读懂AI应用技术：自然语言处理、语音识别/合成、可解释AI
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date: 2026-06-02T09:46:00+00:00
description: 摘要：文章解析自然语言处理、语音识别与合成、可解释AI四项技术，说明它们如何使AI理解语言、转换语音并决策透明，从而支撑智能助手等应用的流畅对话。AI语音助手，目前逐渐开始成为主流手机品牌的标准功能。你有没有想过：在你对手机说"帮我定个明天早上八点的闹钟"，手机是怎么听懂的？这里呢，它要先把你的声音变成文字（语音识别），理解"明天早上八点"是时间、"定闹钟"是任务（自然语言理解），然后执行操作，最后用语音告诉你"好的，已经设好闹钟了"（语音合成）。这一连串的动作，背后涉及四项关键技术：自然语言处理（NLP）让机器读懂你说的话，语音识别（ASR）让机器听懂你的声音，语音合成（TTS）让机器能开口说话。因为AI幻觉的存在，为了让AI的执行与决策不再是个黑箱，可解释AI（XAI） 这一技术也应用而生。昨天我们简单地介绍了《一文读懂AI基础技术：机器学习、深度学习、计算机视觉》，今天这篇文章，就把这四项技术讲清楚。读完之后，你会理解：为什么现在的AI能和你丝滑地对话。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）—— 让机器读懂人类语言让机器读懂人类语言，是AI领域最具挑战性的任务之一。语言是人类最自然的表达方式，但同时人类语言充满歧义、依赖上下文、规则复杂。同样一句话，不同语气、不同场景，意思可能完全相反。比如"挺好的"，可以是真心夸赞，也可以是无奈敷衍；"苹果"，可以是水果，也可以是手机。同一个词在不同语境下意思可能天差地别，这让机器要真正理解人类语言，难上加难。NLP要解决的核心问题，就是如何更好地理解人类语言。而这个问题，目前主要体现在以下几个方面：语言理解：让机器能读懂文字说的是什么，能对语言进行分词（把句子切成词）、句法分析（搞清主谓宾）、语义理解（知道真正表达的意思）这些基础中的基础操作。语言生成：让机器能写出通顺、有逻辑的文字。你让ChatGPT帮你写邮件、写报告，它做的事就是语言生成。信息抽取：从一大段文字中提取关键信息。比如从一份合同里抽出甲方乙方、金额、期限，这就是信息抽取。机器翻译：让机器在两种语言之间做转换。DeepL、Google翻译做的是这件事，但机翻至今在处理复杂语境和修辞时仍有明显短板。NLP之所以能在这几年迎来爆发，根本原因也是深度学习技术方案Transformer架构的出现，让机器能够真正理解上下文语境，而不只是做字面对应。这才有了大语言模型的横空出世，有了今天我们用自然语言和AI对话、让它帮我们写文章、翻译外文资料这些成为日常的能力。语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）—— 让机器"听"懂人话语音识别是将人类语音转换为对应文本的技术。简单来说，就是"你说什么，我就写下什么"。目标说起来简单，但做起来极其复杂。为什么难？不同人说话方式差异很大，加上录音环境嘈杂、方言众多，同样一句话，不同人说的声波特征可能完全不一样，这些都是技术要克服的挑战。早期语音识别靠的是人工设计规则，效果很差。但深度学习的发展，让语音识别实现了质的飞跃。2010年前后，端到端深度学习模型横空出世，直接从语音信号学习映射到文字，识别准确率大幅提升。今天主流的语音识别系统，基本都是深度学习的天下。正是因为深度学习带来了识别率的飞跃，语音交互已经从"能用"走向"好用"。你现在可以直接对着手机说话让它打字，对着智能音箱发指令，开车时用语音导航不用动手，背后都是ASR技术的进步。语音合成（Text-to-Speech，TTS）—— 让机器开口说话前面我们讲了"语音识别"和"自然语言处理"的技术，实现了AI从"听"到"理解"的过程。那如何让AI开口说话呢？语音合成就是将文本转换为自然语音的技术，也就是让机器开口说话。这项技术的进化史，其实挺有意思的。最早是拼接录音：先把所有可能的音节都录一遍，合成的时候按需拼接。就像你小时候玩的那种点读机，每个字都是录好的，点哪里读哪里。听起来很生硬，因为每个音节是孤立的，拼在一起没有自然的语调起伏。后来进化到参数合成：用数学模型来模拟声带振动和口腔共鸣。听起来比拼接好一点，但仍然"机器感"十足，像工厂流水线上的自动广播。现在的深度学习端到端合成，完全不一样了。你跟“小爱”对话时听到的声音，就是这类技术的产物。它能模拟真人的语调、停顿、甚至情感。该快的地方快，该拖长的地方拖长，听起来已经相当自然。语音合成与语音识别是一对镜像技术。ASR负责"听"，TTS负责"说"，两者配合，再接入自然语言处理，就构成了完整的人机语音对话。今天你用到的语音导航、有声书朗读、AI助手的声音，都是TTS技术真正进入实用阶段的体现。可解释AI（Explainable AI，XAI）—— 让人理解AI在想什么可解释AI是一个相对较新的技术方向，指的是让AI的…

一文读懂AI基础技术：机器学习、深度学习、计算机视觉
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date: 2026-06-01T09:45:00+00:00
description: 摘要：本文解析机器学习、深度学习与计算机视觉三个AI底层技术。机器学习从数据自掘规律，是AI地基；深度学习以多层网络深化特征学习；计算机视觉使机器理解图像。三者协同，驱动推荐、识别等日常应用。2022年ChatGPT横空出世，AI一夜之间爆火，各种新技术新概念层出不穷，更是时不时登上全球热搜。于是，「机器学习（ML）」、「深度学习（DL）」、「大语言模型（LLM）」、「AI智能体（Agent）」、「计算机视觉（CV）」、「自然语言处理（NLP）」……这些AI概念，不管你愿不愿意，都会时不时的进入你的视线。但它们具体指啥、有啥区别、啥关系，不知你脑子里是不是时常一团浆糊？别说你了，即使很多科技公司的宣传文案，用的都不一定对。今天我们用两篇文章，把AI最核心的技术讲清楚。本文是第一篇，聚焦三项基础技术：机器学习、深度学习、计算机视觉。读完这篇，相信你会对AI最底层的技术逻辑有一个清晰的认知框架。机器学习（Machine Learning，ML）—— 让机器从数据中自己找规律它是怎么实现的呢？传统AI靠程序员手把手教机器：这是尖耳朵、嘴上有胡须、全身毛茸茸的东西，就是猫。机器按程序员用代码写的这些规则，遇到符合条件的就说是猫。现实世界千变万化，根本没法把所有"猫"的特征都写成代码。一旦遇到规则没覆盖或没写清楚的情况，机器就傻了。机器学习的思路完全不同：与其让人教机器，不如让机器自己从数据里找规律。怎么做？给它看一百万张猫的图片，让它自己总结出猫长什么样。这个过程就像小孩认识世界，见过足够多的猫之后，自然就知道什么是猫了，不需要特意给他列出"尖耳朵""胡须""毛"这些抽象特征。目前，机器学习主要有三类学习方式：监督学习：就像考试有标准答案。告诉机器哪些是垃圾邮件、哪些不是，这套房子多少钱、那套多少钱，机器从这些"正确答案"里学习规律，遇到新邮件、新房子，就能自己作出判断。垃圾邮件过滤、房价预测，用的都是这个套路。无监督学习：没有标准答案的情况。给机器一堆数据，但不告诉它答案，让它自己去找规律。比如把一百万个网购用户的数据扔给机器，让它自己发现"这群人经常买母婴用品，那群人专门买数码产品"。电商的精准营销，就是基于此实现的。强化学习：就像训练宠物。机器做对了，给它奖励；做错了，不给奖励甚至惩罚。反复试错之后，机器自己就知道什么策略能得到更多奖励。AlphaGo就是用强化学习训练出来的，下了几千万盘棋之后，它的棋力超过了所有人类。可以说，今天我们碰到的抖音推荐、语音转文字、刷脸支付等AI应用，都是机器学习思想在不同场景下的延伸。它是整个AI大厦的地基，后续要介绍的深度学习、计算机视觉、自然语言处理，都是以它为基础。深度学习（Deep Learning，DL）—— 多层神经网络的威力普通的机器学习模型，处理问题就是"输入数据，输出结果"，方式直接且单一。但深度学习不一样，它在模仿人脑的思考模式，用几十层甚至上百层的人工神经元层层叠加来处理信息。每一层对信息做一次抽象，越往上，理解就越深入。深度学习本质上是机器学习的高阶形态，把单层模型换成多层结构，让机器能够自动从海量数据中提取越来越抽象的特征。就拿识别一张脸来说，深度学习是这么做的：第1层：识别哪里有轮廓、哪里是阴影的边缘线条第2层：从边缘组合出眼睛、鼻子、嘴巴的轮廓第3层：从五官的位置关系判断这是谁每往上一层，信息就抽象一分，理解就深入一层。这种层层堆叠的结构，让深度学习能捕捉极其复杂的规律，这是单层模型根本做不到的。深度学习能真正爆发，背后是三件事凑到了一起：先是海量数据出现了。互联网二十年积累了几十亿张图片、语音、文字，这些数据足够喂饱这些"大胃王"模型。然后算力也跟上了。GPU（图形处理器）本来是为游戏设计的，但它的并行计算能力恰好适合训练深度学习模型，这让以前要跑好几周的训练任务，几天就能完成。更重要的是，算法突破了。2012年的ImageNet图像识别比赛，深度学习模型一出场就把错误率从26%砍到15%，从此一发不可收拾。这个节点，就是深度学习时代的起点。微信语音转文字、高铁刷脸进站、医院CT片AI辅助诊断、ChatGPT的语言理解等等我们今天习以为常的应用，背后都是深度学习在驱动。计算机视觉（Computer Vision，CV）—— 让机器能"看""看"这件事，对人来说太自然了，自然到你几乎不会意识到它有多难。但对机器来说，"看见"或许很容易，只要有摄像头，就能捕捉到真实的世界。但"看见"和"看懂"是两码事。摄像头能捕捉像素，但想要理解这张图片里有什么，在发生什么，就需要极强的智能。计算机视觉要解决的，就是让机器从图像和视频中提取有意义的信息。具体包括几类核心任务：物体识别：给机器一张图，让它说出图里有什么，有猫、有狗，还是有汽车。图像分割：不只知道图里有什么，还要精确定位…

一篇标题只有5个单词的论文，改变了整个AI世界，并打开了AI大语言模型时代
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date: 2026-05-29T09:43:00+00:00
description: 摘要：2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，让AI能并行理解全文，开启了从GPT到ChatGPT的大语言模型时代，推动AI平民化，并引发全球百模大战与国产模型崛起。2017年，Google发表了一篇论文，标题叫《Attention Is All You Need》。翻译过来是"注意力就是你所需要的一切"。区区5个单词标题的论文，谁也不会想到，会开启整个AI新世界，更是带来AI大语言模型的狂飚时代。时隔多年后的今天，重新回头看这篇文章的标题，依然是新时代AI最好的注解。上篇文章《AI沉默的二十年，是数据和算力的厚积薄发，更是从机器学习到深度学习算法的一次次突破》，我们了解了AI是如何一步步积攒实力走到今天的，今天我们就来扒一扒，《Attention Is All You Need》这篇论文到底写了什么，又是如何开启了AI的新世界！一句话改变一切这篇论文提出了一个叫Transformer的架构。它解决的核心问题是：AI在处理一段文字时，应该怎么"读"。在Transformer之前，AI处理文字的方式是一个词一个词按顺序读，读到最后一个词，可能已经忘了第一个词说了什么。这就像你看一本书，只能从左到右一个字一个字地看，不能回头翻，效率极低。Transformer改变了这一切。它让AI在处理文字时，能"同时看到"整段话里所有的内容，然后判断哪些词和哪些词之间关系最紧密。就像一个人拿到一篇文章，先扫一眼全貌，再重点看关键段落，而不是逐字逐句地硬读。举个例子，当你说"那只猫坐在垫子上，因为它很舒服"时，人类能理解"它"指的是猫，不是垫子。Transformer让AI也具备了这种"一目十行、抓住关键"的能力。这个看似简单的改进，打开了一扇通往新世界的大门。从GPT到ChatGPT：大语言模型的狂飙2018年，基于Transformer架构的第一个大语言模型GPT-1诞生了。GPT三个字母分别代表生成式（Generative）、预训练（Pre-trained）、Transformer，它开创了一种全新的AI范式：先在互联网的海量文本上"预习"语言规律，再针对具体任务做微调。此时的大语言模型，能力有限，影响范围还仅限于学术圈和科技圈。但随后的几年，发展速度开始让人目不暇接。2019年，GPT-2发布，能生成像样的文章段落。2019年，Google同期发布BERT。虽然写文章的能力不如GPT，但在理解语言含义上变得更强大，搜索引擎的准确率因此大幅提升。2020年，GPT-3发布，参数规模达到1750亿，写出来的文章已经让人分不清是人写的还是AI写的。这时候，已经有人开始讨论"AI会不会取代作家"了。2021到2022年，国内开始跟进。 百度文心、阿里通义、讯飞星火相继布局，大模型这个赛道开始热闹起来。然后，就是那个改变一切的时刻。2022年11月30日，ChatGPT横空出世。5天100万用户。2个月1亿月活用户。这个增长速度，在人类互联网历史上前所未有。为什么是ChatGPT？ 因为它做了之前所有模型都没做到的一件事：把AI的能力包装成了一个普通人直接能用的产品。你不需要懂技术，不需要学编程，只需要像跟朋友聊天一样打字，AI就能回答问题、写文章、写代码、翻译、总结、分析。长期以来，AI对于大众，都只是科幻电影里的一时惊艳，或者新闻里"又双叒叕取得突破"的过目即忘。ChatGPT的出现，让每个普通人，真切地感受到了AI的存在。只需要像和普通人对话一样，问AI问题、让AI写文章、叫AI写代码，然后它做出反应，而且这个反应，不再是机械刻板的，而是煞有介事得像人了。而这个"越来越像人"的趋势，也随着AI的进步，渐渐变得和人类一模一样。这一刻，AI从专家的论文、电影的特效、新闻的热点，走进了每个人的手机上、电脑上。这一天，被很多人称为"AI平民化元年"。AI终于从专家的实验室里走了出来，走进了每个识字的人的日常。百模大战与国产崛起ChatGPT的爆火，让全球的科技公司都坐不住了。2023年，GPT-4发布，能力再次产生质的飞跃。同年，国内大模型集体亮相，文心一言、通义千问、讯飞星火、DeepSeek，不下几十家企业和研究机构涌入赛道。这一年被称为"百模大战"的一年，模型数量之多、发布速度之快，让整个行业都眼花缭乱。2024年，格局开始分化。 DeepSeek-V2和V3以极低的训练成本达到了接近GPT-4的能力，彻底打乱了"只有巨头玩得起"的行业共识。原来以为大模型是烧钱的游戏，DeepSeek证明了不一定。2025年，国产模型开始真正发力。DeepSeek V4发布，编程能力达到92分，训练成本仅557万美元，不到GPT-4的二十分之一。通义千问Qwen3全球下载量突破6亿次。智谱AI在港交所上市…

AI沉默的二十年，是数据和算力的厚积薄发，更是从机器学习到深度学习算法的一次次突破
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date: 2026-05-28T09:41:00+00:00
description: 摘要：从深蓝到AlphaGo，AI经历二十年积累。互联网提供海量数据，GPU带来算力飞跃，机器学习让算法自动发现规律。语音识别、图像识别、自然语言处理等技术相继突破，深度学习将其串联。2012年ImageNet比赛实现质变，为AI崛起奠定坚实地基。1997年，IBM的"深蓝"击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，举世震惊，更是占据彼时媒体的头版头条。只是对于大众而言，这又只是个热点新闻而已。热点过后，一切归于平静。AI，对于普通人，终归是太遥远。但AI从未停止过"搞大新闻"。2011年，IBM的另一位"选手"——Watson，在美国综艺《危险边缘》（Jeopardy!）中，击败了人类冠军。Watson能理解自然语言提问，还能开玩笑，这让很多人第一次意识到：AI不仅能下棋，还能"听懂人话"。2016年，AlphaGo（阿尔法狗）击败世界围棋冠军李世石，2017年又击败柯洁。围棋的复杂度远超国际象棋，AlphaGo的胜利，让全世界再次沸腾。中国媒体报道量单日超过60万篇，AI彻底走出了学术圈，成了全民话题。但很少有人意识到，这场胜利不是天上掉下来的。它背后，是整整二十年的技术积累。上一篇文章《AI的至暗历史：从万众期待到被政府撤资，AI的两次死亡徘徊》，我们回顾了AI了两次至暗时刻，而今天，我们来看看这二十年，AI在大众看不见的地方，悄无声息地进行地那一次又一次的升级迭代。那些在聚光灯亮起之前就已经搭建好的地基，才是AlphaGo能赢的真正原因。三样东西到位了如果说1956到1987年那三十一年，AI失败的根本原因是"太专用"，那1990年代之后，情况开始发生根本性的变化。因为三样关键的东西，在这个时期陆续到位了。第一样：海量的数据。互联网的兴起，让人类社会的信息量呈指数级增长。网站、博客、评论、图片、视频、电子书，以及各类应用产生的用户行为数据，每天都在以TB为单位涌入互联网。原来只能通过专家面对面获取的知识，现在只需要一个搜索框就能触达。这些数据，成了AI"学习"的养料。没有数据，再聪明的算法也是巧妇难为无米之炊。第二样：足够强的算力。个人电脑在游戏领域的快速发展，意外地推动了AI的算力革命。本来用于游戏图形渲染的GPU（显卡），被研究者发现用来做AI计算比传统CPU快得多。原来需要几周才能完成的AI模型训练，现在几天就能搞定。算力的突破，让很多以前"理论上可行但实际跑不动"的算法，变成了可以真正落地的技术。第三样：从数据中学习的新方法。前文提到，1950到1980年代的AI靠的是人工编写规则，这种方式成本高、灵活性差。1990年代之后，机器学习的思想开始成熟：与其让人写规则，不如让机器自己从数据中发现规律。你给它一万封邮件，标记哪些是垃圾邮件哪些不是，它自己就能总结出垃圾邮件的特征。不需要人一条条写"如果标题包含XX就是垃圾邮件"这种规则。数据、算力、方法，三样东西凑齐了，AI的第二次春天，正式开始。地基是怎么打好的有了这三样基础，接下来就是一项一项技术攻关。1993年到2016年这二十多年，AI的基础技术几乎是在同时推进的，而且它们之间并非孤立发展，而是互相推动、互相加速。机器学习 是这一切的底层方法论。它让机器从数据中自己"学"规律，而不是靠人一条条写规则。支持向量机（SVM）用于分类问题，决策树、随机森林用于预测分析。你现在收到的垃圾邮件自动归类、银行用的信用卡欺诈检测，背后都是机器学习在干活。语音识别 是最早"出圈"的AI能力之一。2000年代，隐马尔可夫模型（HMM）让语音识别的准确率大幅提升。iPhone 4S在2011年推出Siri，让普通消费者第一次在手机上体验到了"跟机器说话"的感觉。国内的智能音箱、语音助手也是在这个基础上发展起来的。图像识别 在2000年代中后期迎来了关键突破。卷积神经网络（CNN）在学术圈屡屡刷榜，只是那时候模型还不够深，准确率还没到"能用"的门槛。但技术的方向已经确定了，只差一个量变到质变的契机。如今你手机相册能自动识别"猫""狗""沙滩"，就是CNN的功劳。文字识别（OCR） 在2000年左右就已经比较成熟了。扫描仪、相机拍下来的图片上的文字，能比较准确地识别并转成可编辑文本。你现在用手机拍一张菜单就能自动翻译，底层就是OCR技术。自然语言处理（NLP） 让机器开始"懂"人类语言。2003年，Bengio等人提出神经网络语言模型，为后来的词嵌入（Word2Vec）、序列到序列模型（Seq2Seq）打下了基础。你今天用翻译软件、输入法联想、搜索引擎理解你的提问，都受益于NLP的进步。强化学习 让机器学会了"试错"。通过"做对了给奖励、做错了扣分"的机制，机器可以在没有人工标注数据的情况下自己学会做决策。2016年AlphaGo战胜李世石，核心就是强化学习，它自己跟自己下了几千万局棋，才练出了那…