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
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调整模型的行为。训练数据长这样："问：如何写一封正式的工作邮件？答：开头要称呼对方，说明来意，正文要条理清晰，结尾要表示感谢和期待回复。"模型通过这些例子学会理解问题、组织回答、给出有用的信息。再也不是照本宣科，而是有来有往的对话感。因为知识已经在预训练阶段装进去了，微调的成本比预训练低得多。但微调的质量直接决定了模型"好不好用"。一个微调得好的模型，回答专业问题条理清晰；微调得差的模型，回答问题东拉西扯，不知所云。第三阶段：强化学习（对齐人类偏好）微调后的模型能正常对话了，但回答质量参差不齐。有人喜欢严谨专业的回答，有人喜欢轻松活泼的交流。强化学习的任务，就是把模型的行为调到符合人类预期的方向。具体做法很有意思：让大模型针对同一个问题生成多个回答，由人工给这些回答打分排序。模型根据打分反馈不断调整，一轮又一轮，直到它的回答越来越符合"好答案"的标准。经过这种训练，Claude变得更保守严谨，遇到不确定的问题倾向于说"这个我不清楚"；ChatGPT变得更健谈，愿意尝试回答各种问题，即便答案可能不够完美。涌现能力：规模出奇迹在不断训练的过程中，研究人员发现了一个有趣的现象。当模型大到某个临界点时，某些能力会突然出现，在此之前完全检测不到。最典型的例子是思维链推理（Chain-of-Thought），即让AI一步步拆解问题再给出答案。这种能力在小模型上几乎不存在，参数规模一旦超过临界点，就会像被点亮一样涌现出来。GPT-3有1750亿参数，GPT-5 Ultra参数规模达到万亿级别。两者的能力差距不是线性的，而是跳跃式的，不是一个比一个强一点，而是一个能做的事，另一个根本做不了。这种"量变引起质变"的现象，被研究人员称理解这一点，对我们理解大语言模型很重要：模型的能力不是均匀提升的，而是在某个规模门槛突然解锁的。这也是为什么，大模型的竞争本质上是算力和数据的竞争，规模决定能力。它真的"懂"了吗大语言模型已经能写文章、分析数据、帮你做决策，但一个根本问题始终悬而未决：它真的"理解"语言了吗？严格来说，大语言模型的本质是"预测下一个词的概率分布"，而不是"检索正确答案"。它知道什么样的句子听起来像真话，但它并不知道哪些是真话、哪些是编造的。这种现象，业界叫做幻觉（Hallucination）。一个经典的测试是：问AI"鲁迅和周树人是不是同一个人"，它答对的概率很高；但问"周作人是鲁迅的什么人"，它就开始编故事了。编得有模有样，普通人根本分辨不出来。这不是AI在撒谎，它只是不知道自己在胡说八道。这个局限很重要。理解了这一点，就知道AI是一个"很会说话、但不一定说真话"的工具，而不是一个全知全能的百科全书。用它来处理需要高准确性的任务时，一定要给它足够的信息参考，要求它标注不确定的答案，或者在关键决策前交叉验证多个模型的结果。大语言模型的意义，不仅在于它能做很多事，更在于它证明了"通用"这条路是走得通的。一个模型可以学会写作、编程、翻译、分析，不需要为每件事单独训练一个AI。这种通用性，是AI真正从"工具"走向"助手"的开始。
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
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Kling 3.0，首个无需 upscale 即可满足广播级交付标准的模型，原生4K 60fps，支持单生成6镜头分镜，4月15日接入Adobe Firefly。谷歌Veo 3.1，照片级真实感最强，原生4K，任何Google账号可每月免费生成10条720p视频，API定价低至0.05美元/秒。字节Seedance 2.0 Pro，双分支扩散Transformer，支持文本/图片/视频/音频四模态输入，多镜头叙事能力仍为行业顶尖。而这些，你可能早已经刷到过无数遍。你在抖音刷到一段"真人变卡通"的视频，效果惊艳，这是视频风格迁移（Video Style Transfer）。你看到一段新闻视频，主播是AI生成的虚拟人，这是数字人（Digital Human）技术。朋友发来一段"换脸视频"，把你的脸换到了电影主角身上，这是深度伪造（Deepfake）。还记得前几天火爆全网的那首中非铜矿矿厂的厂歌么？就是一个非音乐专业人士，用AI生成的。音乐生成方面，Suno AI能根据你的一段文字描述，生成一首完整歌曲（包括旋律、和弦、甚至假唱的人声）。腾讯音乐的"未音"和字节跳动的"海绵音乐" 都已开放使用，能生成带有中文歌词的歌曲。代码创造代码生成的核心是代码大语言模型（Code LLM），在大量开源代码库上训练，学会了"函数应该这么写""Bug通常出现在哪里"。GitHub Copilot是这领域的开创者，2025年发布的调研数据显示，使用Copilot的开发者，编码速度平均提升46%，Debug时间减少57%。国产编码工具，也在全面跟进。阿里2025年发布通义灵码2.0版本，支持"代码审查""Bug修复""单元测试生成"三大核心能力，在国内开发者中装机量突破500万。2026年腾讯云CodeBuddy推出Craft智能体模式，能理解复杂的多文件重构需求，支持MCP协议，已服务超过10万企业开发者。2026年DeepSeek V4全新发布，编程基准Design2Code得分92.0，支持百万级tokens上下文，单次代码测试成本仅1美元，被称为"代码生成领域的Game Changer"。对程序员来说，AI不是替代者，而是效率放大器。同样写一段代码，原来需要查文档、搜Stack Overflow，现在问AI就行。原来要手动调试，现在让AI帮你找Bug。原来要自己写测试用例，现在AI可以帮你生成。和你有什么关系？了解了AI的创造能力，你的职场策略就清晰多了。AI正在取代哪些工作？格式化写作（邮件、通知、报告模板），这正是AI最擅长的领域；设计初稿与素材生成（海报、插图、配图），AI能在几分钟内交付多版供你挑选；重复性代码与标准模块，你只需提需求，AI来完成；视频字幕剪辑与内容初剪，AI已经能完成8成标准化工作。人类真正的不可替代是什么？你知道什么场景需要什么样的创作方向，AI只知道怎么写，但不知道该不该写这个；你能在多个创作方案中做出价值判断，选出真正打动用户的那一个；你能把A领域的美学语言，迁移到B领域的创作中，实现真正的跨界创新；你最终为创作结果负责，AI可以生成，但无法承担失误的后果。你的定位：不是创作者，而是创作的指挥者。你不需要自己画图、写稿、剪辑，你只需要告诉AI要什么方向、什么风格、什么调性，然后从中挑选、把关、整合。感知让AI学会了接收信息，推理让AI学会了分析判断，而创造让AI开始"产出"。但无论AI的能力边界如何扩展，最终价值的创造者，始终是人。理解这一点，比掌握任何AI工具都更重要。读到这里，你应该已经感受到了。AI的创造能力，本质上是"大规模的模式重组"。它不知道什么是美，但它见过足够多的美，所以能生成美。它不理解什么是好代码，但它读过足够多的好代码，所以能写出好代码。这既是AI创造的优势，也是它的边界：它永远无法从无到有地"发明"一种从未存在过的艺术形式，也永远无法跳出训练数据去真正"想"出一个全新的商业模式。但这已经足够改变很多事了。你会发现，真正危险的从来不是AI会抢走你的工作，而是那些比你更早学会"指挥AI"的人。感知让AI能接收信息，推理让AI能分析判断，而创造让AI能产出成果。这三种能力组合在一起，构成了今天AI的完整画像：它是一个前所未有的超级工具。工具越强大，使用工具的人就越需要清楚自己的位置。未来职场的主角，不是最能写的，也不是最能画的，而是最懂AI边界、最能把AI用在刀刃上的人。学会和AI协作，才是这个时代最重要的技能。
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在评估证据质量这一点上表现不错，能告诉你"这个研究样本只有50人，结论可能不可靠"。但涉及到识别逻辑谬误和权衡不同立场，它能告诉你"有人这么说，也有人那么说"，但很难告诉你"这两种说法，哪个更有道理、为什么"。造成这样的结果，一个很大的原因就是"立场中立"的代价：AI被训练成"不站队"，结果变成了"不会判断"。它能列出利弊各三条，但最终哪个利更重要、哪个弊可以接受，它给不了答案。批判性判断需要的不仅是信息，还有立场、价值观、真实的利益权衡。和你有什么关系？了解了AI的推理能力，你就知道什么时候该用它，什么时候该对它保持警惕。哪些推理任务可以交给AI？帮你梳理一份报告的论证逻辑，找出其中的漏洞和矛盾；帮你从大量资料中提取关键证据，整理成对比表格；帮你分析合同或方案的利弊，生成一份结构化的分析报告；帮你理解一段复杂的技术文档，把核心逻辑用你能看懂的方式重新解释一遍。这些，AI能做得很出色。哪些事情不能交给AI来判断？涉及现实人情世故的判断，比如"这个客户嘴上说什么不重要，关键是看他上一次付款记录"，AI只看文本，看不到这个人；需要价值观介入的决策，比如"这件事从法律上没问题，但值不值得做"，AI能给法律分析，但给不了价值判断；真实世界的风险评估，比如"这个方案听起来逻辑完美，但落地时会遇到什么现实障碍"，AI缺乏常识，容易想当然；涉及多方利益权衡，比如"这个决定对股东有利但对员工不公平"，AI会列利弊，但最终天平倾向哪边，需要人来定。你的定位：让AI帮你分析，但最终判断由你来做。用好AI推理的关键，不是让它替你做决定，而是让它帮你把问题想得更清楚、把证据摆得更全面、把利弊理得更清晰。拍板的那一下，永远是你的。这就是AI推理最有趣的地方：它能在一件事上碾压人类，也能在另一件事上犯下幼儿园小朋友都不会犯的错误。逻辑是AI的强项，但常识和判断是它的盲区。这一点，决定了AI在现阶段更合适的定位，它是一个强大的推理引擎，而不是一个可靠的决策者。用AI帮你梳理证据、发现逻辑漏洞、生成分析框架，这些它能做得很出色。但最终拍板的权力，仍然握在有真实经验、有利益相关、有价值观的人手里。感知让AI看见了世界，推理让它开始"动脑"。但真正的分水岭，还在于另一个能力：创造。
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
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么。京东的客服AI每天处理超过1000万条用户反馈，自动归类问题类型、识别用户情绪。你给AI一段代码报错，它能帮你定位问题出在哪。通义灵码、腾讯云CodeBuddy每天都在帮程序员Debug。而这一块，也早已经是中美两国二分天下，国产大模型已经全面崛起。2026年，字节豆包月活突破4.4亿，稳坐国内AI应用头把交椅。阿里通义千问Qwen3开源模型超300个，全球下载量破6亿次，衍生模型逾17万个，编程任务SWE-bench成功率高达70%。百度文心一言2025年发布4.0 Turbo版本，中文理解能力持续领先。智谱AI于2026年1月8日登陆香港联交所，市值528亿港元，成为"全球通用AI基座模型第一股"，其GLM-4.7开源模型实测90%场景一次通过，成本仅为Claude的七分之一。多模态感知最新一代的AI，已经能够做到同时"看"图、"听"声音、"读"文字，把不同感知通道的信息整合起来理解。实现这一能力的是跨模态对齐（Cross-modal Alignment）这一核心技术。它让AI理解"一张猫的图片"和"猫"这个字在意义上是对应的，让文字、图片、声音在同一个语义空间里"对齐"。这一项技术，早已出现在我们日常生活与工作中，以下是几个典型的场景：美团大众点评的"AI相机"，你拍一张菜单发给它，它不仅能认出上面写了什么，还能理解这道菜是什么风格、大概什么口味，帮你找到附近最推荐的同类餐厅。图像识别+信息检索的技术结合，让你扫一扫商品条形码，手机立刻弹出比价信息和用户评价。钉钉"AI会议纪要"2025年已服务超过3000万场会议，让你可以把会议录音丢给AI，让它帮你整理出逐字稿、摘要与待办事项。阿里巴巴的"通义万相"和百度的"一镜流影"，在你给AI一张产品设计图后，就能自动生成营销文案、产品说明、甚至PPT，实现"一张图生成全套物料"的能力。和你有什么关系？了解了AI的感知能力，你的日常工作会变得轻松很多。哪些感知类任务可以交给AI？看图识字、扫描录入、OCR批量处理，这些以前要花几小时手动录入的工作，现在丢给AI几秒完成；语音转文字、会议录音整理、口述内容转书面稿，让AI帮你把所有"听到的"变成"写下来的"；产品图片识别、发票识别、报表识别，让AI帮你把"图片里的数据"提取出来；用户意图分析、投诉分类、反馈归类，让AI帮你把"大量零散的声音"整理成结构化结论。人类在感知层面的不可替代是什么？你知道该让AI"看"什么、"听"什么、关注什么，方向判断永远在人这边；AI能识别出合同里的每一个条款，但哪条真正对你有风险、优先级是什么，需要人来判断；AI能转写出会议里说的每一个字，但说话人的真实意图、没说出来的那层意思，依然需要人来揣摩。你的定位：感知任务交给AI，但感知的目的由你来定。AI负责高效接收信息，你负责决定接收什么、关注什么、对结果做出判断。感知，是AI理解世界的起点，也是它能做几乎所有事情的前提。从看图识物到听音识义，从单一通道到多模态融合，AI正在用越来越接近人类的方式感知这个世界，并悄悄渗透进了我们日常工作与生活的每一个角落。你以为你在用工具，其实你已经在和一个"感知世界"的AI协作了。而感知只是第一步。AI"看见"了世界之后，它是怎么"思考"的？
短短三天，英伟达和微软同时宣告：真正的AI电脑来了！
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惊艳表现，让人们感觉机器人离我们更近了一步，各大品牌也持续发力：特斯拉Optimus正式宣布2026年Q2启动量产，标志着人形机器人进入规模化交付阶段；Figure 01已能听懂自然语言指令并完成咖啡制作等任务；宇树H1是国内最早实现双足行走并持续迭代的人形机器人之一；智元远征A3在2026年CITE展会上与特斯拉Optimus同台竞技；优必选Walker系列已在工业场景中落地部署，港股机器人板块也持续传来它的消息。券商分析普遍认为，人形机器人已在2026年进入"价值兑现期"：从"拼动作炫酷"转向"拼谁能真正替客户解决问题"。但客观来说，短期内大规模走进家庭仍不现实，不过3-5年内，有希望在工厂流水线、物流仓储、医院护理、酒店服务等领域看到机器人逐步替代重复性体力劳动。AI的边界，正在向你这里移动回顾这一路，我们看到AI在两条线上并行进化。一条线在虚拟世界延伸：从大语言模型到智能体，AI越来越能理解你、帮你做事，甚至替你执行一整套工作流。你不再需要手动操作每一个步骤，AI可以成为真正的"数字分身"。另一条线在物理世界延伸：从机械臂到人形机器人，AI开始走出屏幕，开始动手干活。工厂、医院、酒店，这些需要"动手"的地方，正在被AI一点点渗透。很多人觉得这些跟自己还很远。但如果你回想五年前，你大概也没想到今天会用AI写邮件、改方案、做分析。技术的扩散从来不声张，它悄悄逼近，等你意识到的时候，格局已经变了。了解这两个方向，不是为了焦虑，而是为了在变化真正来到你面前的时候，你已经想清楚了自己的位置。
一文读懂AI落地的三驾马车：大语言模型、RAG、多模态AI
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"，它能给你一个准确回答。通义千问、GLM-5、Kimi、文心一言5.0、豆包等国产旗舰模型，在2026年的多模态能力上已有显著提升，尤其在中文图文理解、短视频内容分析等本土化场景上优势明显。多模态能力让AI的应用场景大大拓宽：医疗影像分析：看X光片、CT片，判断有没有异常，辅助医生做诊断视频内容理解：自动分析监控视频，识别异常行为，用于安防和生产安全看图写报告：把一张产品图扔给AI，它能生成一段产品描述文字，直接用于电商上架智能驾驶：同时处理摄像头画面、雷达数据、地图信息，做出驾驶决策三项技术组合，才是真正的王炸大语言模型负责"思考"，RAG负责"查资料"，多模态负责"感知"。这三项技术看似各自独立，实际上是层层嵌套、互为依托的关系。LLM再强，不知道你的具体情况，只能停在"通用建议"层面；RAG补上了私有知识这一环，但如果没有多模态能力，你就只能靠文字和它交互，效率大打折扣。三者缺一不可，互为补充。一个好的AI产品，不是只把某一项做到极致，而是把三者整合得天衣无缝，让用户感受不到技术的存在，只感受到"它真的有用"。理解了这些，你就不难看出，为什么市面上那些真正能落地、真正能帮上忙的AI产品，背后往往都有这三项技术的影子。AI不是神，也不是玩具，它是一套工程。了解它在哪里强、哪里弱，你才能用得又准又好。
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
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的决策过程能够被人类理解和解释。为什么突然火起来了？因为AI应用越来越深入高风险领域。传统AI（尤其是深度学习模型）是一个"黑箱"。你给它输入，它给你输出，但中间的判断逻辑人类完全看不懂。模型为什么会把这张X光片判断为阳性、患者是否有病？它关注了图片的哪些区域、哪些特征？医生不知道，病人更不知道。这种"知其然不知其所以然"，在娱乐推荐场景问题不大，但在医疗诊断、金融贷款、法律判决等场景，就是大问题了。可解释AI要做的，就是打开这个黑箱。怎么做？目前主流有几条路：事后解释（Post-hoc Explanation）：模型已经训练好了，用额外的技术手段去解释它的决策。比如生成一张热力图，标出模型在判断时重点关注了图片的哪些区域（Grad-CAM技术），从而让医生知道AI在看X光片时关注的是不是正确的位置。内置可解释模型：直接设计本身就容易解释的模型，比如决策树。每一步判断逻辑清晰可见，但这类模型在复杂任务上效果往往不如深度学习模型，属于精度和可解释性之间的权衡。在医疗诊断、金融贷款、法律判决这些高风险场景里，AI的判断直接影响人的生命财产和安全，可解释AI的价值就凸显出来了。医生需要知道AI看的是不是对的部位，被拒贷的用户有权知道自己为什么被拒，AI辅助量刑时必须能说明依据。这些都是AI真正可信、可靠的前提，也是所有AI技术走向合规应用的必经之路。说到这里，这篇文章就讲完了。自然语言处理让机器读懂你说的话，语音识别把声音变成文字，语音合成让机器能开口说话，可解释AI打开AI黑箱让决策可被理解。这四项技术有一个共同点：它们直接决定了AI"好不好用"、你用起来"顺不顺手"。今天你用手机地图导航、用AI助手查资料、听有声书打发通勤时间。这些日常体验背后，都是这些技术在支撑。了解它们，至少有三个好处：不会被忽悠。现在什么产品都往自己脸上贴"AI"标签。你了解了这些技术的边界，听到"我们的AI特别智能"这种话时，至少能问出"你们用的是NLP还是规则引擎、模型能解释吗"这样的问题，对方就知道你不是好糊弄的。能更好地选工具。让AI帮你写邮件，用的是NLP；让AI识别图片中的物体，用的是计算机视觉；让AI生成配音，用的是TTS。知道每项技术擅长什么，选工具时就不会踩坑。多了一项谈资。开会时，当别人还在"咱们也得上AI啊"空谈，你能说出"这个场景用自然语言处理更合适，因为它需要理解用户意图"，你的建议就比别人的更有分量。熟悉了AI的关键技术，下一次再有人跟你聊AI，你就有底气接话了。
一文读懂AI基础技术：机器学习、深度学习、计算机视觉
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，还要精确定位每个物体在哪里、边界在哪。自动驾驶用的就是这项技术，需要知道道路在哪里、行人站在哪里、车辆有多远。人脸识别：在茫茫人海中找到特定的人。高铁刷脸进站、手机解锁、门禁系统，用的都是这套能力。目标追踪：在视频中持续跟踪一个物体的移动轨迹。比如交通监控里追踪车辆行驶轨迹，或者体育赛事中追踪运动员的移动。这些能力能真正落地，关键在于CNN（卷积神经网络）的突破。它是深度学习在视觉领域的核心架构，让机器能够自动从海量图片中学习视觉特征，识别准确率才有了质的飞跃。也正因为如此，这项技术才从学术研究走进了日常生活：高铁闸机刷脸、手机解锁、工厂里用AI检测产品缺陷，这些场景正在改变我们的日常。说到这里，第一篇就讲完了。我们聊了三项当前AI，最底层也是最核心的技术：机器学习让机器从数据中自己找规律，是整个AI的地基；深度学习用多层神经网络模仿人脑思考，让机器能处理极其复杂的规律；计算机视觉让机器能"看懂"图像和视频，打开了AI感知物理世界的大门。这三项技术有一个共同特点：它们更多是在"幕后"工作。你刷抖音时，是机器学习在决定推什么内容；你用高铁刷脸进站时，是计算机视觉在认你的脸；你问AI问题时，是深度学习在理解你的意思。它们不直接和你对话，但无处不在。下一篇，我们会走进更贴近日常交互的技术：自然语言处理、语音识别、语音合成、可解释AI。如果你对AI怎么"听懂人话"、"开口说话"感兴趣，欢迎继续读下去。
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
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，成为"全球通用AI基座模型第一股"。豆包2.0发布，采用大一统多模态框架。Kimi K2.6在SWE-bench Pro测试中拿下全球第一，这是国产模型首次在该项权威评测中登顶。2026年，行业焦点从"能不能"转向"怎么用"。 AI Agent成为年度关键词，AI从"能说会道"进化到"能说会做"，不仅能回答问题，还能帮你执行任务、操作软件、管理工作流程。Claude Opus 4.7把代码能力推到了新高，GPT-5.5把上下文窗口拉到了百万级别，Gemini 3.5 Flash在AI工具调用上做到了业界第一。70年，走到这里如果把AI的70年画成一条线，你会发现它的走势既不是一直向上的，也不是一蹴而就的。1956到1974年，科学家以为写几条规则就能搞定智能，结果碰了壁。这是"规则驱动"的失败。1980年代，把人类专家的知识搬进机器，确实有了商业价值，但太贵、太笨、太死板，最终输给了便宜且通用的个人电脑。这是"知识驱动"的失败。1990年代到2010年代，AI在看不见的地方积累力量。互联网提供了数据，游戏产业提供了算力，机器学习、深度学习提供了方法。这是 "数据驱动"的积累期。2017年，Transformer把所有能力串联了起来。AI不只是能听懂一句话，而是能理解一段话、一篇文章、甚至一本书的意思。这是从"专用"到"通用"的真正跨越。2022年，ChatGPT上线。AI终于走进了每个人的手机和电脑。这不是一夜之间的神话，是七十年的筚路蓝缕。回到最初的问题2022年11月30日，ChatGPT横空出世。为什么是这一天？因为在那之前，数据已经积累了二十年，算力已经提升了十年，深度学习已经打磨了六年，Transformer已经迭代了五年。大语言模型的技术栈已经完备，只差一个把它做成普通人能用的产品的人。ChatGPT就是那个临门一脚。而在这个临门一脚背后，是图灵1950年的那个设想，是达特茅斯1956年夏天的那场会议，是两次寒冬里科学家们的坚持，是互联网时代二十年的数据积累，是深度学习的一次次突破。每一次技术突破，都不是凭空而来，而是数据的积累、算力的提升、算法的改进，是天时地利人和时的临门一脚。图灵时代的梦想，70年后终于照进了现实。而此刻，AI的进化速度比以往任何时候都快。从"能说会道"到"能说会做"，从"回答问题"到"执行任务"，从"单打独斗"到"Agent协同"，每一步都在重新定义"AI能做什么"。AI已来。
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
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，才练出了那套碾压人类的"棋力"。这些技术，单独拿出来，每一个都不足以让AI产生质变。但它们加在一起，构成了AI坚实的地基。深度学习：串联一切的钥匙2006年，杰弗里·辛顿提出了"深度学习"的概念。这个名字听起来很玄，但核心思想其实很朴素：既然单个技术各有擅长，那就把它们叠起来，做成一个更深的网络。就像盖楼一样，一层处理基础的视觉或语言特征，再往上一层处理更复杂的组合，一层一层往上搭，最终实现从"识别"到"理解"的跨越。深度学习就像一根线，把机器学习、图像识别、语音识别、自然语言处理这些散落的珍珠，串成了一条完整的项链。2012年，这根线正式展示了它的威力。在图像识别领域最具权威的比赛ImageNet中，深度学习模型以压倒性优势胜出，错误率直接从26%砍到15%。这个降幅，在过去的好几年里都没人能做到。学术界沸腾了。但产业界似乎还没完全反应过来。那时候的深度学习，还只是在学术论文和实验室里发光发热，离真正的产品化、商业化还有一段距离。不过，此时的AI就像春天埋下的种子，已经开始在泥土下面蠢蠢欲动了。而真正让种子破土而出的那场春雨，只需要再等五年。2017年，Google的一篇论文即将发表，它的标题只有一句话。但这短短一句话，将彻底改变AI的走向，也将改变我们每个人的日常。