1. 深度学习模型优化
- 模型压缩：通过剪枝、量化等技术降低模型体积，如模型压缩_技术
- 分布式训练：利用多GPU/TPU加速训练过程，提升计算效率
- 📈 性能调优：学习率调度、正则化方法（如Dropout）的应用
2. 自然语言处理前沿
- 预训练模型：如BERT、GPT系列的微调技巧
- 对话系统：多轮对话理解与生成技术
- 📚 扩展阅读：NLP_技术演进
3. 强化学习实践
- 多智能体协作：复杂环境下的策略优化
- 奖励函数设计：平衡探索与利用的关键
- 🎮 应用案例：游戏AI、自动驾驶等场景
4. 伦理与安全考量
- 偏见消除：数据集多样性与公平性设计
- 隐私保护：联邦学习与差分隐私技术
- ⚖️ 合规指南：AI_伦理规范