德国HBM传感器Z6FC3／50Kg

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　　此外，在过去十年中，学术和工业实验室在人工智能领域取得了令人难以置信的进步，如卷积神经网络（CNN）、生成式对抗网络（GAN）、强化学习（RL）等。尤其是基于Transformer的放大模型，其能力和通用性令人震惊。过去五年的研究加速巩固了我的信念，即人工智能的发展正在迎来范式转变--这肯定是我投资生涯中看到的最大的技术转变--绝大多数投资机会仍在前方。我们还在初始阶段。

　　艾莉森·内森：与以往的人工智能发展相比，如今备受关注的生成式人工智能技术有何不同？

　　莎拉·郭：人工智能的最新进展并不仅仅是千篇一律。这些新的更通用、更强大的能力扩大了机器学习的相关范围，实现了截然不同的产品用户体验。在机器学习出现之前，我们有“软件1.0”--由人类逐个功能编写的确定性代码，一次执行一项任务。

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