📈 核心突破与趋势
Transformer 模型革新
- 以自注意力机制取代传统 RNN/CNN，实现并行计算与长距离依赖建模
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预训练语言模型的爆发
- BERT、GPT 系列模型推动下游任务性能飞跃
- 多语言支持与领域适配能力显著增强
应用扩展：从文本到多模态
- 情感分析：通过语义理解精准捕捉用户情绪
- 对话系统：实现上下文连贯的智能交互
- 多模态融合：结合图像/语音提升理解深度
⚠️ 伦理与挑战
- 数据偏见：模型可能继承训练数据中的社会偏见
- 隐私安全：对话系统需强化用户数据保护机制
- 可解释性：复杂模型的决策逻辑仍需透明化研究
🌍 未来趋势
- 小样本学习：降低模型训练成本与数据依赖
- 元宇宙交互：NLP 在虚拟空间中的实时应用
- 跨模态生成：从文本到图像/视频的无缝创作