Transformer 架构（用于自然语言处理和部分图像生成任务） 通过自注意力机制处理长序列数据、生成对抗网络（ GAN ，主要用于图像和视频生 成） 3 模型训练：无监督学习算法（无标签） 半监督学习算法（辅以标注手段） 监督学习（标签） 强化学习（智能体 agent 根据奖励信号来更新策略） 数据处理层 模型训练层 高，单一模型难以满足预 期效果。因此，将多个不 同算法模型融合，以更好 地发挥作用。这架构使得 在处理垂直行业问题时具 有更高的准确性和鲁棒性 模型原理 • 预训练：以大量通用数据和领域数据自监督训练的语言模型为基座模型。 • 微调：使用大量通用任务数据和领域任务数据进行 Prompt Learning 微调。 • 结合专业知识：充分利用达观数据自身多年积累的专业文档资料报告等信息，将专业领

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心理学 计算机 科学 数学 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、 分类、聚类等任务。 ● 深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经 网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理

其最新的基于人工智 能的软/硬件技术，包括支持基于人工智能的最新技术的集成、测试和实验，以验证和演示特定应用领域中的问题/改进方案。 AI TEFs还可以通过与成员国主管部门合作支持监管沙箱进行监督测试和实验，为《人工智能法案》的实施做出贡献。 目前，已有四个TEF项目在2023年1月1日启动，包括农业食品领域的 agrifoodTEF项目、医疗保健领域的TEF-Health 项目、制造 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 26 > 27 总体情况 欧盟2021年11月启动文化遗产数 据空间建设，依托Europeana数 字图书馆基础设施，由27国专家 组成的CEDCHE小组指导，联合国 教科文组织参与监督。项目2022 年9月部署，2023年4月至2025年 2月实施，旨在加速文化遗产数字 化，推动多模态资源（如3D/XR 内容）共享与复用，促进跨领域 科研、教育及文化创新应用。 已具备的基础 Europeana自2008