人工智能大模型行業(yè)投資與融資情況分析

MacroWord.人工智能大模型行業(yè)投資與融資情況分析目錄TOC\o"1-4"\z\u一、人工智能大模型行業(yè)投資與融資情況分析 3二、社會(huì)公平與包容性 5三、人工智能大模型社會(huì)應(yīng)對(duì)策略 7四、人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)現(xiàn)狀與趨勢(shì) 10五、未來(lái)人工智能大模型的發(fā)展趨勢(shì) 12

聲明：本文內(nèi)容信息來(lái)源于公開(kāi)渠道，對(duì)文中內(nèi)容的準(zhǔn)確性、完整性、及時(shí)性或可靠性不作任何保證。本文內(nèi)容僅供參考與學(xué)習(xí)交流使用，不構(gòu)成相關(guān)領(lǐng)域的建議和依據(jù)。除了技術(shù)和法律層面的保護(hù)，人工智能大模型的發(fā)展也帶來(lái)了一些倫理風(fēng)險(xiǎn)，研究人員和開(kāi)發(fā)者需要承擔(dān)相應(yīng)的道德責(zé)任。他們需要在開(kāi)發(fā)和使用人工智能大模型時(shí)考慮到個(gè)人隱私和數(shù)據(jù)安全的影響，并積極采取措施來(lái)減輕潛在的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)主動(dòng)向公眾透明披露相關(guān)信息，增強(qiáng)社會(huì)的信任和接受度。人工智能大模型的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用為社會(huì)帶來(lái)了許多便利，但同時(shí)也引發(fā)了一系列關(guān)于其透明度與解釋性的討論。透明度和解釋性是指人工智能系統(tǒng)的內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制是否能夠被人理解和解釋。在人工智能大模型中，透明度和解釋性問(wèn)題涉及到數(shù)據(jù)隱私、算法公平性、決策可解釋性等方面，對(duì)于人工智能的發(fā)展和應(yīng)用具有重要的意義。在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展中，人工智能大模型因其強(qiáng)大的計(jì)算能力和學(xué)習(xí)能力而日益受到關(guān)注。隨著其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，社會(huì)也面臨著一系列新的挑戰(zhàn)和問(wèn)題。為了更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，以確保人工智能大模型的發(fā)展能夠?yàn)樯鐣?huì)帶來(lái)更多利益而不是風(fēng)險(xiǎn)。人工智能大模型需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，這就帶來(lái)了對(duì)個(gè)人隱私的潛在威脅。評(píng)估人工智能大模型對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)隱私的獲取、處理和保護(hù)情況，以及可能的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)是至關(guān)重要的。未來(lái)人工智能大模型的發(fā)展趨勢(shì)將呈現(xiàn)出模型規(guī)模增大、跨模態(tài)融合、模型效率與可解釋性平衡、遷移學(xué)習(xí)與自適應(yīng)性能力提升等特點(diǎn)，將進(jìn)一步推動(dòng)人工智能技朧的發(fā)展并拓展其應(yīng)用領(lǐng)域。人工智能大模型行業(yè)投資與融資情況分析人工智能大模型作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一，近年來(lái)備受關(guān)注并得到了廣泛應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展和完善，人工智能大模型在語(yǔ)言理解、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，吸引了大量投資和融資。（一）人工智能大模型行業(yè)投資趨勢(shì)分析1、大規(guī)模投資增長(zhǎng)：近年來(lái)，人工智能大模型行業(yè)呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的投資趨勢(shì)。許多創(chuàng)業(yè)公司和科技巨頭紛紛加大對(duì)人工智能大模型領(lǐng)域的投資，以謀求技術(shù)突破和商業(yè)機(jī)會(huì)。2、投資熱點(diǎn)聚焦：在人工智能大模型行業(yè)，投資熱點(diǎn)主要集中在技術(shù)創(chuàng)新、應(yīng)用場(chǎng)景拓展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)等方面。投資者更傾向于支持那些具有核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)、市場(chǎng)需求廣泛、商業(yè)模式清晰的企業(yè)，這些企業(yè)往往能夠獲得更多的融資支持和市場(chǎng)認(rèn)可。3、資金來(lái)源多元化：人工智能大模型行業(yè)的投資資金來(lái)源多元化，既包括傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)投資、私募股權(quán)投資，也包括政府引導(dǎo)基金、產(chǎn)業(yè)基金等。此外，越來(lái)越多的跨界投資也進(jìn)入人工智能大模型領(lǐng)域，推動(dòng)了行業(yè)的快速發(fā)展。（二）人工智能大模型行業(yè)融資特點(diǎn)分析1、高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)：人工智能大模型行業(yè)屬于高技術(shù)含量的前沿領(lǐng)域，投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。但同時(shí)，成功的人工智能大模型項(xiàng)目往往能夠帶來(lái)豐厚的回報(bào)，吸引了眾多投資者的眼球。2、長(zhǎng)短結(jié)合的融資模式：在人工智能大模型行業(yè)，企業(yè)常常采取長(zhǎng)期戰(zhàn)略融資和短期靈活融資相結(jié)合的方式。長(zhǎng)期戰(zhàn)略融資主要用于技術(shù)研發(fā)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)，而短期靈活融資則用于市場(chǎng)推廣和業(yè)務(wù)拓展，保證企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。3、創(chuàng)新融資工具的應(yīng)用：為了滿足人工智能大模型行業(yè)的融資需求，金融機(jī)構(gòu)和投資者創(chuàng)新性地推出了一系列融資工具，如股權(quán)融資、債權(quán)融資、并購(gòu)重組、股權(quán)激勵(lì)等，為企業(yè)提供了多樣化的融資選擇。（三）人工智能大模型行業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)展望1、技術(shù)不斷創(chuàng)新：未來(lái)人工智能大模型行業(yè)將繼續(xù)加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的投入，提升模型的智能化程度和運(yùn)算效率，探索更多新的應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)模式。2、產(chǎn)業(yè)融合加速：人工智能大模型將與各行各業(yè)深度融合，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級(jí)。人工智能大模型技術(shù)將在醫(yī)療、金融、農(nóng)業(yè)、制造等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。3、國(guó)際合作與競(jìng)爭(zhēng)：人工智能大模型行業(yè)將面臨國(guó)際合作與競(jìng)爭(zhēng)的雙重挑戰(zhàn)。我國(guó)企業(yè)需要加強(qiáng)國(guó)際合作，拓展海外市場(chǎng)，同時(shí)提升自身核心競(jìng)爭(zhēng)力，搶占全球市場(chǎng)份額。人工智能大模型行業(yè)投資與融資情況具有明顯的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。投資者應(yīng)當(dāng)關(guān)注行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)需求，選擇具有潛力和前景的企業(yè)進(jìn)行投資，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定的回報(bào)。同時(shí)，企業(yè)在融資過(guò)程中需根據(jù)自身發(fā)展階段和需求選擇合適的融資模式和工具，確保資金的有效利用和企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。社會(huì)公平與包容性人工智能大模型的研究對(duì)社會(huì)公平與包容性具有深遠(yuǎn)影響，涉及到數(shù)據(jù)偏見(jiàn)、算法公正性、可解釋性和社會(huì)影響等諸多方面。（一）數(shù)據(jù)偏見(jiàn)1、數(shù)據(jù)收集與清洗：人工智能大模型的訓(xùn)練離不開(kāi)大量的數(shù)據(jù)，然而這些數(shù)據(jù)往往受到采集過(guò)程中的偏見(jiàn)影響。例如，如果數(shù)據(jù)集中缺乏特定群體的信息或者存在不公平的標(biāo)注，就會(huì)導(dǎo)致模型在推斷時(shí)產(chǎn)生偏見(jiàn)。2、偏見(jiàn)傳遞：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在偏見(jiàn)，人工智能大模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)自動(dòng)地吸收和放大這些偏見(jiàn)，從而影響模型的預(yù)測(cè)和決策結(jié)果。（二）算法公正性1、公平性度量：人工智能大模型在應(yīng)用中需要考慮公平性度量，即如何定義和衡量算法的公平性。常用的公平性度量包括：均衡性（fAIrness）、多樣性（diversity）、公平機(jī)會(huì)（equalopportunity）和公平處理（fAIrtreatment）等。2、公平性?xún)?yōu)化：針對(duì)公平性度量，研究者提出了各種公平性?xún)?yōu)化算法，旨在通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)或者損失函數(shù)，使模型在預(yù)測(cè)和決策中更加公平。（三）可解釋性1、決策解釋?zhuān)涸趯?shí)際應(yīng)用中，人工智能大模型往往需要解釋其決策過(guò)程。因此，提高模型的可解釋性對(duì)于確保公平性和包容性至關(guān)重要。2、可解釋性方法：針對(duì)可解釋性問(wèn)題，研究者提出了許多方法，包括局部解釋性模型（localinterpretablemodel,LIM）、全局解釋性模型（globalinterpretablemodel,GIM）和交互式可解釋性方法等。（四）社會(huì)影響1、就業(yè)和勞動(dòng)力市場(chǎng)：人工智能大模型的廣泛應(yīng)用可能會(huì)對(duì)就業(yè)和勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，尤其是對(duì)于低技能勞動(dòng)者和特定行業(yè)的影響，這可能會(huì)引發(fā)社會(huì)不公平和包容性問(wèn)題。2、社會(huì)服務(wù)與公共政策：人工智能大模型在社會(huì)服務(wù)和公共政策領(lǐng)域的應(yīng)用可能會(huì)影響資源分配、決策公正性和服務(wù)包容性，因此需要謹(jǐn)慎思考其社會(huì)影響。人工智能大模型的研究對(duì)社會(huì)公平與包容性具有重要作用，但也伴隨著諸多挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。為了應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，需要跨學(xué)科的合作，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)學(xué)、倫理學(xué)等領(lǐng)域的研究者共同努力，以確保人工智能大模型的發(fā)展能夠?yàn)樯鐣?huì)帶來(lái)更多的公平和包容。人工智能大模型社會(huì)應(yīng)對(duì)策略在人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展中，人工智能大模型因其強(qiáng)大的計(jì)算能力和學(xué)習(xí)能力而日益受到關(guān)注。然而，隨著其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，社會(huì)也面臨著一系列新的挑戰(zhàn)和問(wèn)題。為了更好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，以確保人工智能大模型的發(fā)展能夠?yàn)樯鐣?huì)帶來(lái)更多利益而不是風(fēng)險(xiǎn)。（一）促進(jìn)透明度和監(jiān)管1、提高透明度人工智能大模型通常由龐大的數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的算法訓(xùn)練而成，因此其決策過(guò)程往往難以理解和解釋。為了提高透明度，應(yīng)當(dāng)倡導(dǎo)制定相關(guān)政策和法規(guī)，要求人工智能系統(tǒng)提供透明的決策過(guò)程和解釋機(jī)制，并向公眾披露關(guān)鍵的數(shù)據(jù)和算法信息。2、強(qiáng)化監(jiān)管針對(duì)人工智能大模型的應(yīng)用，需要建立健全的監(jiān)管制度，包括技術(shù)審查、隱私保護(hù)和安全標(biāo)準(zhǔn)等方面的監(jiān)管。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)具備相應(yīng)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技術(shù)能力，以有效監(jiān)督和管理人工智能大模型的使用。（二）保護(hù)隱私和安全1、加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)人工智能大模型在訓(xùn)練和應(yīng)用過(guò)程中需要大量的數(shù)據(jù)支持，其中可能包含用戶的個(gè)人信息。因此，必須加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和處理的監(jiān)管，確保用戶隱私得到充分保護(hù)。2、提升網(wǎng)絡(luò)安全能力人工智能大模型通常依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)和大規(guī)模計(jì)算資源，因此容易成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的目標(biāo)。社會(huì)需要加強(qiáng)對(duì)人工智能系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，包括網(wǎng)絡(luò)攔截、數(shù)據(jù)加密和安全漏洞修復(fù)等方面。（三）促進(jìn)公平和道德1、防止歧視和偏見(jiàn)人工智能大模型在決策和推薦中可能存在歧視和偏見(jiàn)，例如就業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域。為了防止這種情況發(fā)生，需要通過(guò)監(jiān)管和技術(shù)手段來(lái)消除人工智能系統(tǒng)中的歧視性因素，確保決策的公平性和客觀性。2、增強(qiáng)道德規(guī)范社會(huì)需要制定和完善人工智能大模型的道德規(guī)范和行為準(zhǔn)則，引導(dǎo)開(kāi)發(fā)者和使用者遵循合乎道德和社會(huì)責(zé)任的原則。這包括保護(hù)個(gè)人權(quán)利、尊重多樣性、避免濫用人工智能等方面。（四）加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)1、投入人才和資源為了更好地應(yīng)對(duì)人工智能大模型的挑戰(zhàn)，社會(huì)需要加大對(duì)人才和資源的投入，鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)，推動(dòng)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和進(jìn)步。2、培養(yǎng)跨學(xué)科人才人工智能大模型涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、倫理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，需要具備跨學(xué)科的綜合能力。因此，社會(huì)需要加強(qiáng)對(duì)人才的跨學(xué)科培養(yǎng)，培養(yǎng)具備技術(shù)和倫理素養(yǎng)的人才，以推動(dòng)人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。面對(duì)人工智能大模型的快速發(fā)展和應(yīng)用，社會(huì)需要制定并實(shí)施相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，以確保人工智能技術(shù)的持續(xù)健康發(fā)展，同時(shí)最大程度地減少潛在的風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)面影響。這需要政府、企業(yè)、學(xué)術(shù)界和社會(huì)各界的共同努力與合作，共同推動(dòng)人工智能大模型技術(shù)的良性發(fā)展，為社會(huì)帶來(lái)更多的福祉和利益。人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)現(xiàn)狀與趨勢(shì)人工智能大模型在近年來(lái)得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用，其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用市場(chǎng)也呈現(xiàn)出不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。1、人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)現(xiàn)狀隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展和算力的提升，人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。目前，人工智能大模型已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型如BERT、GPT等已經(jīng)成為了多個(gè)NLP任務(wù)的基礎(chǔ)，帶來(lái)了顯著的性能提升。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，大型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中也取得了重大突破。同時(shí)，人工智能大模型在推薦系統(tǒng)、智能對(duì)話、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域也展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。2、人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)趨勢(shì)（1）跨領(lǐng)域融合應(yīng)用：未來(lái)人工智能大模型的應(yīng)用將更加趨向于跨領(lǐng)域融合。隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)和跨模態(tài)推理的發(fā)展，大模型可以同時(shí)處理文本、圖像、視頻等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，為跨領(lǐng)域的智能決策和應(yīng)用提供支持。（2）個(gè)性化定制應(yīng)用：隨著自適應(yīng)學(xué)習(xí)和增量學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷完善，未來(lái)人工智能大模型將更加注重個(gè)性化定制應(yīng)用。用戶可以根據(jù)自身需求和偏好，定制專(zhuān)屬的大模型進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)，例如個(gè)性化推薦、智能助手等。（3）邊緣計(jì)算應(yīng)用：隨著邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能大模型將逐漸在邊緣設(shè)備上得到部署和應(yīng)用。這將為智能家居、智能工業(yè)、智能交通等領(lǐng)域帶來(lái)更加智能化、實(shí)時(shí)化的解決方案。（4）強(qiáng)化學(xué)習(xí)與自主決策：未來(lái)人工智能大模型將更加傾向于結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自主決策和行為。大模型可以通過(guò)與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)更加高效和智能的決策，應(yīng)用于智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。3、發(fā)展挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略雖然人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)前景廣闊，但也面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，大模型的資源消耗大、計(jì)算成本高、數(shù)據(jù)安全隱患等問(wèn)題亟待解決。為此，需要在模型壓縮、分布式計(jì)算、隱私安全等方面進(jìn)行深入研究和創(chuàng)新，以推動(dòng)人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)的健康發(fā)展。另外，還需要加強(qiáng)人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，培養(yǎng)更多的人工智能大模型應(yīng)用領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研深度合作，形成完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，促進(jìn)人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)的良性發(fā)展。人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)正處于快速發(fā)展的階段，未來(lái)將呈現(xiàn)出跨領(lǐng)域融合、個(gè)性化定制、邊緣計(jì)算、自主決策等多個(gè)趨勢(shì)。同時(shí)，也需要針對(duì)挑戰(zhàn)加強(qiáng)技術(shù)研究和人才培養(yǎng)，以促進(jìn)人工智能大模型應(yīng)用市場(chǎng)的持續(xù)健康發(fā)展。未來(lái)人工智能大模型的發(fā)展趨勢(shì)人工智能大模型是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展的重要代表，例如BERT、GPT等模型在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著成就。未來(lái)人工智能大模型的發(fā)展呈現(xiàn)出以下幾個(gè)趨勢(shì)：（一）模型規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)隨著硬件計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)量的不斷增加，未來(lái)人工智能大模型的規(guī)模將持續(xù)增長(zhǎng)。從目前的百億參數(shù)級(jí)別，逐漸向萬(wàn)億甚至更大規(guī)模的模型邁進(jìn)。這種超大規(guī)模的模型可以更好地捕捉數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，提高模型的泛化能力和表征能力。（二）跨模態(tài)融合未來(lái)人工智能大模型將更多地實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)融合，即在不同數(shù)據(jù)類(lèi)型（文本、圖像、聲音等）之間進(jìn)行有效信息的傳遞和整合。通過(guò)跨模態(tài)融合，模型可以更全面地理解多模態(tài)數(shù)據(jù)，提高對(duì)多模態(tài)任務(wù)的處理能力，推動(dòng)人工智能技術(shù)在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用。1、多模態(tài)數(shù)據(jù)集成未來(lái)的人工智能大模型將更加注重多模態(tài)數(shù)據(jù)的集成，例如同時(shí)考慮文本和圖像信息等多種形式的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更全面的信息理解和利用。2、跨模態(tài)知識(shí)傳遞跨模態(tài)融合還包括不同模態(tài)之間的知識(shí)傳遞，即通過(guò)學(xué)習(xí)一個(gè)模態(tài)的知識(shí)來(lái)輔助另一個(gè)模態(tài)的學(xué)習(xí)，從而提升整體模型的性能。（三）模型效率與可解釋性的平衡未來(lái)人工智能大模型的發(fā)展也將更多地關(guān)注模型效率與可解釋性之間的平衡。一方面，模型需要在保持高性能的同時(shí)降低計(jì)算資源消耗，提高模型的訓(xùn)練和推理效率；另一方面，模型也需要具備一定程度的可解釋性，讓用戶和開(kāi)發(fā)者能夠理解模型的決策過(guò)程，增強(qiáng)模型的可信度和可控性。1、輕量級(jí)模型設(shè)計(jì)未來(lái)人工智能大模型將更加注重輕量級(jí)模型設(shè)計(jì)，采用更緊湊的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，在保持性能的同時(shí)減少計(jì)算資源的需求，適應(yīng)邊緣計(jì)算等資源受限環(huán)境。2、可解釋性方法引入為了提高模型的可解釋性，未來(lái)人工智能大模型可能會(huì)引入更多的可解釋性方法，如注意力機(jī)制、解釋生成模塊等，幫助理解模型的決策依據(jù)，并提升模型的可信度。（四）遷移學(xué)習(xí)與自適應(yīng)性能力提升隨著人工智能