大语言模型微调及其应用的探索 跟踪前沿的技术
1、 神经符号系统:将逻辑推理注入深度学习框架,使数学证明题解决效率提升47倍
2、 具身智能:通过”身体-环境”协同学习,实现动态平衡和微米级操作精度,如特斯拉Optimus机器人摔倒概率从32%降至4%
3、 可解释性AI:具备因果推理引擎和元认知能力,医疗诊断准确率超越人类专家
4、 多模态处理技术:原生多模态大模型可统一处理文本、图像、音频等数据,如GPT-5(多模态版)实现跨模态语义空间统一建模
5、 AI for Science:通过物理信息神经网络(PINN)等工具,在蛋白质结构预测、新材料发现等领域取得突破,如DeepMind的Graph Networks预测超200万种晶体材料
6、 世界模型:构建数字孪生系统预测工业设备故障率达91%精准度
7、 小语言模型:在特定任务上媲美大模型,运行成本更低、更节能,适合边缘设备部署。