在信息时代的浪潮中，人工智能（AI）技术已经渗透到各个领域，成为推动社会 进步的重要力量。这份《2024人工智能技术研究与实践汇编》旨在系统地梳理和探讨AI技 术的核心内容，为从业者提供一份全面的技术指南。

　　报告从生成式人工智能的底层原理出发，详细解析了人工智能、机器学习、深度学习的关系与区别，特别是生成式人工智能的基石——监督与非监督学习机制。通过图解大语言模型、剖析文本生成机理及深度网络函数近似等核心议题，为读者构建坚实的理论基础。同时，我们介绍了主流深度学习框架的异同，并探讨了模型部署与生态系统建设的关键要素。

　　此外，本报告还聚焦于自然语言处理领域的Transformer模型，从基础概念到高级应用，全方位解析其架构与工作原理，并展示了如何利用开源模型库快速实现AI应用。

　　最后，通过媒体制作行业的具体案例，分析了AI技术如何重塑行业生态，展现了其巨大的应用潜力与未来发展趋势。

　　总的来说，这份《2024人工智能技术研究与实践汇编》旨在为读者提供一个全面、系 统、深入的AI技术学习资源。通过阅读这份报告，我们希望读者能够更好地理解AI技 术的核心原理和应用实践，为未来的发展打下坚实的基础。

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