1.深度学习
- 依赖深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），处理图像、文本等数据。
2.自然语言处理（NLP）
- 应用 Transformer 架构（如 GPT 系列），通过自注意力机制提升文本生成和理解能力。
3.强化学习
- 使用强化学习训练智能体，通过奖励机制优化决策，典型应用包括游戏 AI 和机器人控制。
4.生成对抗网络（GANs）
- 用于生成逼真图像、视频和音频，通过生成器和判别器的对抗提升生成质量。
5.大规模分布式训练
- 利用分布式计算和 GPU/TPU 集群，加速大规模数据集的训练。
6.迁移学习
- 通过预训练模型，将知识迁移到新任务，减少训练时间和数据需求。
7.自监督学习
- 利用未标注数据生成监督信号，提升模型在无标注数据上的表现。
8.多模态学习
- 结合文本、图像、音频等多种数据，提升模型在复杂任务中的表现。
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