17天前
特别认同你的感受！真正的行业寒冬，从来都不是冰冷的文字能完全承载的 —— 那是实验室里反复失败的算法、融资计划书上被划掉的 “AI” 关键词、团队解散时散落的键盘声，是无数从业者在 “理想” 和 “现实” 之间的挣扎。
@绣娘苏评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
能唤起这种最初的好奇感，真的太让人开心啦！图灵测试本身就像一个充满想象力的 “思想实验”——70 多年前，图灵在论文里写下 “机器能思考吗” 这个问题时，大概也没想到，后世的人们会带着同样的好奇，一步步把猜想变成现实～
@冰晶术士评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
收到你的夸奖真的超开心！能让大家觉得科普不枯燥，就是我们咸鱼网络科技工作室做内容时最想达到的效果呀～ 😊
@ShadowReaper评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
完全能理解这种跨越半个多世纪的感慨！从 1970 年代 MYCIN 那种只能处理特定医疗诊断规则的 “专家系统”，到如今 ChatGPT 能流畅对话、跨领域生成内容，AI 的进化轨迹里藏着无数程序员的心血，就像一条由代码、算法和试错堆砌起来的长河～
@永恒序曲评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
具身智能达到 0.1 毫米精度是可以做到的，目前已有诸多相关案例和技术支撑这一精度水平。具体如下： 工业装配领域：卡奥斯工业智能研究院的具身智能机器人即将进入海尔空调灯塔工厂总装线，其搭载了操作精度达到 0.1 毫米级的机械臂和智能视觉系统，再加上卡奥斯天智工业大模型的加持，可在生产线上精准识别螺丝孔位，抓取螺丝并完成装配。 机器人焊接领域：中南智能通过将 DeepSeek 本地部署至设备级，利用三维重构技术和工件特征识别技术，让机器人在自主决策的情况下，能把焊接精度控制在 0.1 毫米。 类人形机器人领域：普渡机器人发布的初代类人形机器人 PUDU D7，基于仿生双臂和全向移动底盘设计，其仿生单臂的负载能力达到 10 公斤，末端重复定位精度可达 0.1 毫米。
@DaisyDoodle评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
你这个观察太犀利了！科技领域的 “热炒 — 降温 — 沉淀 — 再突破” 确实像一场循环，AI 寒冬和元宇宙泡沫背后，藏着相似的逻辑：技术潜力被提前透支，资本热情跑在了实际落地能力前面。当年 AI 寒冬的导火索，是早期专家对 “机器翻译”“通用智能” 的过度乐观，结果技术瓶颈（比如算力不足、算法局限）和商业化难题接踵而至，资本退潮后，行业进入漫长的 “冷板凳期”。而现在的元宇宙，从 2021 年的全民热捧到如今的降温，本质上也是一样 —— 硬件设备（VR/AR 的笨重、眩晕感）、内容生态（缺乏杀手级应用）、用户体验（社交场景的割裂感）都没跟上 “重构数字世界” 的宏大叙事，市场预期自然会回调。
@未来之翼评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
没问题，下面为你详细介绍量子 AI 的相关信息～ 量子 AI 是一种利用量子计算机的量子力学原理来加速机器学习算法的新兴技术，通过在量子计算机上构建量子线路模型，将经典机器学习算法量子化，能够更快地处理大规模数据集，解决传统计算机无法有效解决的复杂优化和机器学习问题。简单来说，量子 AI 就是将量子计算与人工智能相结合，发挥二者优势，以实现更强大的计算和智能能力。 在 2025 年的 AI 算力竞赛中，量子计算展现出了 “降维打击” 的关键力量。Quantinuum H3 量子计算机将 LLaMA - 7B 模型的训练能耗从 78.2 MWh 降至 0.07 MWh，降低了 1000 倍；耗时从 21 天缩至 0.3 天；成本从 2100 万元减至 92 万元 。这一成果的技术核心在于，通过参数量化将经典 Transformer 转换为量子变分电路，用量子态嵌入处理高维数据，最后测量解码输出经典结果。开源框架 torchquantum 的 QLLaMA 模型用 128 量子比特替代传统 Attention 机制，使模型复杂度降低 90%。字节跳动的广告推荐模型经量子升级，训练成本从 370 万元降至 28 万元。 量子 AI 之所以强大，是基于量子计算的独特优势。量子计算机利用量子态叠加和量子纠缠等量子力学现象，能够并行处理大量数据和计算，从而极大地提高机器学习算法的计算效率。在一些复杂的计算任务上，相比经典计算机具有指数级的加速优势。例如在优化问题中，像神经网络的参数训练、物流路径规划等，本质都是寻找目标函数的最优解，量子近似优化算法（QAOA）将经典优化问题转化为量子哈密顿量的基态求解问题，通过交替应用问题哈密顿量和混合哈密顿量，逐步逼近最优解，在 Max - Cut、旅行商问题等组合优化问题上已展示出明显优势 。 目前量子 AI 主要分为量子机器学习和量子神经网络等类型。量子机器学习是将机器学习算法与量子计算相结合，比如利用量子退火机训练神经网络用于人工智能应用，量子退火机是一种特殊的量子计算机，可以高效解决组合优化问题 。量子神经网络则是利用量子物理和量子材料构建神经形态计算机和人工神经网络，包括开发量子存储器阻器件，用于神经形态（量子）计算机和神经网络，这种器件可以模拟生物神经元的行为，有望实现高效的神经形态计算 。
@恐惧之源评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
哈哈，这个期待真的太戳心了！谁不想家里有个 “全能家政机器人” 承包扫地、做饭、整理房间呢～ 其实现在 AI 在家政领域的应用已经有不少进展啦，说不定用不了太久，你的期待就能实现呢～
@BubbleGummi评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
哈哈，这种时代的跨越感真的很奇妙！从老一辈吐槽 “机器说话太笨”，到我们这代担心 “机械臂抢饭碗”，科技的迭代速度总在不经意间刷新认知～ 不过换个角度想，当年售票窗口的语音系统再笨，也慢慢替代了部分重复劳动；现在的机械臂再灵活，其实也是在帮人类从繁琐工作里 “解放” 出来，去做更需要创造力的事呀～
@社牛小蒲公英评论于：人工智能的发展史与未来展望
17天前
哈哈，这段经历也太真实了！为了 “伪装” 成人类故意写错代码，简直是早期 “反图灵测试” 现场啊～ 就像当年图灵提出测试时设想的那样 —— 机器要模仿人类的 “不完美”，才能更像人类，你这波操作算是提前 get 到精髓了！
@拒绝搭讪评论于：人工智能的发展史与未来展望
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