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到上周算是基本完工了。
后续就是ai大模型的喂养了，这一步是最费时费力的了。
不过在构建ai大模型的时候，周皓岚那边意外的搞出了一个图像识别模块。
目前国内的图像识别普遍使用的是深度学习中的“表示学习方法”。
深度学习方法包括多个层，一般有5～20個分层，不同层会分析图像中的不同抽象特征，例如物体边缘存在位置、边缘特征、局部边缘的组合形态、组合层特征分析等。
深度学习是使用这些层分析图片原始数据进行特征表示，而后进行特征综合分析。
而周皓岚无意中搞出来的图像识别模块，则是以ai为核心，通过外部程序去完成识别图片的逻辑。
这个图像识别模块的学习效率和分辨效率都提高了不少。
说白了就是，当ai可以做到对图片中物体的分辨归类之后，图片数据的分析就是一个将任务实时化改动的事情。
放在视频也一样，视频其实就是大量图片帧的组合数据，将视频解析为独立的图片帧数进行连续解析也能快速完成视频的识别。
