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训练常通过计算预测与目标之间的误差，更新参数以改进表现。
多层网络可以逐步组合和变换信息，表达复杂的输入输出关系。
Transformer 是一类使用注意力等组件的神经网络结构。
AI 可能改变一些任务的完成方式，但不能由一项能力推断所有人都会被替代。
训练系统可以通过目标和损失函数计算误差。
视频理解需要处理画面随时间的变化，可能还结合音频。
注意力机制通过计算，把不同位置的信息按权重组合。
深度学习通常指使用多层神经网络学习表示和完成任务的方法。
AI 发展包含多条相互影响的研究路线，数据、算法与算力进步共同推动能力变化。
