深度学习的下一个可能的突破可能涉及多模式人工智能的进步，其中模型处理和集成多种类型的数据，如文本，图像和音频。当前的多模态模型 (如CLIP和DALL-E) 展示了跨模态理解和生成内容的潜力，但有望提高效率和可扩展性。另一个领域是降低训练和推理的资源强度。模型修剪、量化和神经架构搜索 (NAS) 等技术正在不断完善，以使深度学习更易于访问和环境可持续。最后，深度学习中可解释AI (XAI) 的发展可能会改变其在医疗保健和金融等敏感应用中的应用。在不久的将来，创建可解释并符合道德标准的模型可能会成为重点。
在深度学习的背景下，学习率是什么？
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“边缘人工智能（Edge AI）是指将人工智能算法部署在本地设备上，而不是仅依赖集中式的云计算。在预测建模中，边缘人工智能能够在数据生成的源头或附近实时处理和分析数据。这减少了延迟，因为预测几乎可以即刻作出，这对于诸如自动驾驶车辆等应用至关
单代理系统和多代理系统之间有什么区别？
单代理和多代理系统是智能系统设计中两种不同的框架。单代理系统涉及一个自主实体，该实体独立运行以实现其目标。这个代理感知其环境，基于其编程和可用数据做出决策，然后相应地采取行动。单代理系统的一个例子可以是机器人吸尘器。该设备在家中导航，避开障
搜索引擎是如何对结果进行排名的？
语义搜索是一种搜索技术，旨在通过理解用户查询背后的含义和上下文来提高搜索准确性，而不仅仅是匹配关键字。它使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习模型来解释搜索查询背后的意图，并返回与上下文相关的结果。
语义搜索系统考虑了诸如同义词，词义歧