正文在后面，往后看。</p>
关于事情始末，我写在书圈里了，这篇文章的前半部分我也发在书圈评论里。</p>
人工智能（ai）与智能科学技术是当前科技发展的热点领域，正处于飞速发展的阶段，以下为其现状特点：</p>
1多学科交叉融合：人工智能与智能科学技术的发展不再局限于计算机科学领域，而是与数学、物理学、生物学、心理学、社会学等多个学科交叉融合，形成了跨学科的研究模式。</p>
2算法创新：在深度学习、强化学习等领域，新的算法不断涌现，例如注意力机制、图神经网络等，这些算法在处理复杂任务时表现出色。</p>
3硬件加速：随着ai对计算能力的需求日益增长，专用的人工智能芯片如gpu、tpu等得到了快速发展，为ai应用提供了强大的硬件支持。</p>
4数据驱动与模型驱动相结合：过去ai发展更多依赖于大量数据，而现在，研究者们开始探索如何将数据驱动与模型驱动相结合，以减少对大量标注数据的依赖，提高ai的泛化能力。</p>
5可解释性与透明度：随着ai在各个领域的应用，其决策过程的可解释性变得越来越重要。研究者们正在努力开发可解释的ai系统，以提高其透明度和可信度。</p>
6伦理与法规：人工智能的发展引发了诸多伦理和法律问题，如隐私保护、算法偏见等。各国政府和国际组织正在积极制定相关的伦理准则和法律法规。</p>
7行业应用深化：人工智能技术已经在医疗、教育、金融、制造业等多个行业得到应用，并且正在逐步深化，解决实际问题。</p>
8边缘计算与云计算结合：为了满足实时性和隐私保护的需求，ai的计算模式正在从云端向边缘端转移，边缘计算与云计算的结合成为新的发展趋势。</p>
9自主系统：无人驾驶汽车、无人机等自主系统的发展是ai技术的一个重要应用方向，这些系统正在逐步实现商业化。</p>
10人机协作：人工智能不再只是替代人类的工具，而是成为人类的协作伙伴。在人机协作中，ai能够辅助人类进行决策和执行任务。</p>
11终身学习与适应性：人工智能系统正在向终身学习方向发展，能够不断从新的数据和环境中学到知识，提高其适应性。</p>
12跨模态学习：跨模态学习使得ai能够在不同类型的数据之间建立联系，如文本、图像、声音等，提高了ai处理复杂问题的能力。这些认识展现了人工智能与智能科学技术发展的多元化和深入性，同时也指出了未来可能的发展方向和挑战。</p>
——————</p>
“小橘最近没动位置。”</p>
扇着扇子的手微微一顿，狐斋宫淡声说道。</p>
“欸？”正在吃油豆腐的八重神子愣了一下，“您怎么知道？”</p>
“我没说过吗？”狐斋宫奇怪地看了她一眼，“它离开稻妻之前，我偷偷在它的身上留下了一道术法。”</p>
“这件事我还是第一次听说！”神子放下油豆腐，瞪大了眼睛。</p>
“哦，那就是我忘了说吧。”</p>
“我看您就是故意没说的！”</p>
“看破不说破嘛，神子，这么多年你还没学会这个道理？”</p>
狐斋宫笑眯眯地说道。</p>
“…所以，您能通过这个术法确定它的位置？那您之前让我打探它的消息，岂不是在逗我玩儿？”</p>
神子叹了口气。</p>
本章未完，点击下一页继续阅读。
