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人工智能大模型应用趋势与市场潜力分析
前言
随着计算能力的持续提升和深度学习算法的创新，未来的人工智能大模型将呈现出更加庞大的规模。大规模模型的优势主要体现在其更强的特征学习能力和更广泛的应用场景。单纯的规模扩大并不代表着性能的线性提升。如何在保持模型规模扩展的优化模型架构，提升其计算效率和存储效率，将成为人工智能大模型发展的关键方向。诸如稀疏化技术、量化技术等创新方法，将被更多地应用于大模型的设计和训练过程中，以降低资源消耗并提高执行效率。
随着人工智能大模型的广泛应用，其安全性问题逐渐受到关注。研究发现，深度学习模型易受到对抗攻击的影响，即通过
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