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从实际案例来看，当下所谓的“AI”，实为能够识别、转换、生成海量标记向量的机器学习技术集群，这些标记可以是文本、图像、音频、视频等。模型本质是作用于这些向量的巨型线性代数集合。大语言模型专攻自然语言，其工作原理类似手机输入法联想——通过统计概率预测输入字符串的后续内容。其他模型则专注于处理音视频、静态图像，或将多种模型串联运作1。
更深入地研究表明，To maintain traceability between tutorial segments and test functions, we require the assistant to reference the source tutorial segment within generated functions using specialized test fixture APIs.
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