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在过去的十年半的人工智能和学习中的一半中，一个关键的进步是开发从较低级别的原始输入特征（例如图像像素强度和单词性）[1，2，2，2，3，4，5，6，7]中学习更高级别的方法。这些较高级别表示的关键优势是它们捕获了更少的变量的富裕语义，因此，在其中，我们可以在其中学习统计上有效的模型，用于各种下游任务，例如预测，分类和聚类。近年来的关键进步是学习这些表示形式，而不是使用传统的手工制作的效果，这些效率很难正确，正确地指定。这导致了著名的应用程序，例如Dall-E，Stablediffusion，Chatgpt和Audiolm等。
神经符号人工智能的纲要
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