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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。
AI 生成代码可能含逻辑、边界或安全错误，验证责任不能交给它一句保证。
AI 可加快部分编程工作，例如样板代码、解释和候选实现，但不能免除工程判断。
优化通常通过多次参数更新逐渐改进模型。
与 AI 做项目时，把目标拆成可检查的小步骤。
语言模型训练通常包含学习广泛数据模式，以及针对目标行为的后续训练等阶段。
多模态 AI 处理或关联文字、图片、声音等多种数据形式。
数字识别是一种图像分类任务。
AI 可以提供个性化解释和练习，但学习效果取决于怎样使用。
