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人工智能大模型应用趋势与需求分析
前言
人工智能大模型面临的技术挑战复杂且多维，涉及数据质量、计算资源、模型可解释性、安全性、伦理与法律等多个方面。只有在这些关键问题得到有效解决，人工智能大模型才能实现更广泛的应用，并推动各行各业的技术创新和发展。
人工智能大模型的黑箱性质，一直是业界和学术界关注的焦点。随着大模型应用的深入，如何提高其可解释性，帮助用户理解和信任模型的决策过程，已成为未来发展的重要方向。当前，深度神经网络的复杂性使得其决策过程往往难以理解，这不仅给模型的安全性带来隐患，也限制了其在某些领域（如医疗、金融等）的应用。
随着计算能力的持续提升和
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