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围绕技术演进路径,《报告》认为,2015-2017年主要集中在传统机器学习算法和神经网络基础研究方面;2018-2020年,深度学习、计算机视觉、自然语言处理等应用领域兴起;2021-2023年,大型语言模型、生成式AI、多模态模型成为研究前沿;2024-2025年,可解释性AI、自适应学习、多智能体系统等新兴方向涌现。

《报告》还揭示了不同技术领域之间的融合趋势。比如江南app登录入口,传统的计算机视觉关键词(如“object detection”“segmentation”)与深度学习关键词(如“neural networks”“deep learning”)在热度变化上高度同步。“这生动体现了AI发展的‘融合’大趋势。”吴登生说。

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