AI领域的核心问题可系统归纳为技术突破、理论根基、伦理安全、应用落地四大维度，涵盖从基础算法到跨学科融合的全方位挑战。以下从具体分支、理论问题、伦理风险及落地难点展开分析： 一、技术突破：算法与模型的迭代升级 1. 机器学习基础问题 • 泛化能力与过拟合：如何在有限数据下提升模型对未知场景的适应能 力（如小样本学习、元学习），避免训练数据偏差导致的过拟合。例如，医疗影像诊断中，模型需在少量标注数据下准确识别罕见病变。 • 可解释性与可信度：深度学习模型常被视为“黑箱”，如何通过注意力机制、SHAP值、因果推理等技术提升决策透明度，满足金融、医疗等高风险场景的合规需求。 • 高效训练与推理：大模型（如GPT-4、PaLM）的参数规模已达万亿级，如何通过模型压缩（如剪枝、量化）、分布式训练、硬件协同（如GPU/TPU优化）降低计算成本，实现实时推理。 2. 自然语言处理（NLP）微信小店 • 语义理解与生成：从词级到篇章级的语义建模，如上下文感知、隐含意图识别、情感分析；生成任务中如何保证逻辑连贯性、事实准确性（如避免“幻觉”）。 • 多模态融合：结合文本、图像、语音、视频等多模态信息，实现跨模态理解与生成（如DALL·E 3、GPT-4V），挑战在于模态间语义对齐与信息融合。 • 低资源语言处理：针对标注数据稀缺的语言（如小语种），如何通过迁移学习、无监督预训练（如mBERT）、数据增强提升性能。
