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到上週算是基本完工了。
後續就是ai大模型的餵養了，這一步是最費時費力的了。
不過在構建ai大模型的時候，周皓嵐那邊意外的搞出了一個圖像識別模塊。
目前國內的圖像識別普遍使用的是深度學習中的“表示學習方法”。
深度學習方法包括多個層，一般有5～20個分層，不同層會分析圖像中的不同抽象特徵，例如物體邊緣存在位置、邊緣特徵、局部邊緣的組合形態、組合層特徵分析等。
深度學習是使用這些層分析圖片原始數據進行特徵表示，而後進行特徵綜合分析。
而周皓嵐無意中搞出來的圖像識別模塊，則是以ai爲核心，通過外部程序去完成識別圖片的邏輯。
這個圖像識別模塊的學習效率和分辨效率都提高了不少。
說白了就是，當ai可以做到對圖片中物體的分辨歸類之後，圖片數據的分析就是一個將任務實時化改動的事情。
放在視頻也一樣，視頻其實就是大量圖片幀的組合數據，將視頻解析爲獨立的圖片幀數進行連續解析也能快速完成視頻的識別。
