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Transformer架构颠覆性创新：20年技术演进揭示AGI核心路径

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2003年，一篇关于序列建模的论文首次提出"注意力"概念，这个当时未被重视的设想，在20年后演变为改变人工智能发展轨迹的核心技术。Transformer架构不仅彻底重塑了自然语言处理领域，更在计算机视觉、蛋白质结构预测等跨学科领域展现出惊人潜力。本文将深入剖析Transformer架构的技术演进图谱

从虚拟棋局到生命密码：深度强化学习如何突破AGI边界？

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在人工智能发展史上，两个标志性事件犹如双子星照亮技术进化的道路：2016年围棋AI战胜人类冠军，2021年蛋白质结构预测取得革命性突破。这两大里程碑背后，隐藏着一条贯穿始终的技术脉络——深度强化学习的进化之路。本文将深入解析从博弈智能到科学智能的技术跃迁，揭示世界模型构建的关键突破，并探讨通向通用人

AGI黎明之战：GPT-4与Claude 3核心技术路径深度解密

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在通往人工通用智能的道路上，GPT-4与Claude 3两大语言模型正展开史无前例的技术竞速。这场对决不仅关乎算法架构的革新，更揭示了AGI演进的核心密码。本文将深入剖析两者在模型架构、训练范式、推理能力等维度的技术差异，还原智能进化的真实轨迹。 一、模型架构的革命性突破 Claude...