采用有深度的层次结构进行机器学习的方法
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大语言模型（LLM）
大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。
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吉奥夫里·辛顿 (Geoffrey Hinton)
吉奥夫里·辛顿是加拿大多伦多大学计算机科学系教授，也是Google Brain团队的成员。他被誉为深度学习的教父，是深度学习领域的先驱之一。辛顿的研究工作主要集中在神经网络和深度学习算法方面，他提出了著名的反向传播算法，为深度学习的发展奠定了基础。他的贡献使得深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了重大突破。
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吴军 (Yoshua Bengio)
吴军是加拿大蒙特利尔大学计算机科学系教授，也是MILA实验室的主任。他是深度学习领域的知名专家，被誉为深度学习的三巨头之一。吴军在深度学习算法和模型方面做出了重要贡献，他的研究成果包括提出了深度置信网络（DBN）和生成对抗网络（GAN）等重要模型。他的工作推动了深度学习在自然语言处理、推荐系统等领域的应用。
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RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedback ，从人类反馈中进行强化学习。利用人类反馈信号优化模型的强化学习方法
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李开复 (Kai-Fu Lee)
李开复是中国人工智能领域的知名人物，曾任微软亚洲研究院院长和Google中国的首席代表。他是创新工场的创始人和CEO，致力于推动人工智能创业和创新。李开复在人工智能领域有丰富的经验和深厚的造诣，他的工作涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。他还积极参与人工智能产业的发展和推广，为中国的人工智能创业生态做出了重要贡献。
