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好课优选：赋能与展望，Transformer的多元应用与未来图景
Transformer 技术已深度渗透人工智能各领域，重塑多个行业的技术格局。
在自然语言处理（NLP）领域，它支撑起语言模型、文本分类、问答系统等任务。BERT 模型通过预训练海量文本，精准把握语言上下文与语义，革新问答系统的准确性；GPT 系列模型借助生成预训练，能产出连贯、富有逻辑的文本，广泛应用于内容创作。
计算机视觉领域，Transformer 在图像识别、目标检测任务中崭露头角。与传统卷积神经网络（CNN）相比，其在部分场景下展现更强特征捕捉能力，如在复杂背景下精准识别目标物体。语音识别、推荐系统等领域也因 Transformer 技术获得性能提升，推动 AI 技术普惠应用。
面向未来，Transformer 持续进化。随着模型规模扩张与训练数据增多，其性能将进一步突破。研究人员积极探索与其他神经网络融合，攻克复杂任务，如结合强化学习优化决策场景。硬件技术发展，特别是专用 AI 芯片的迭代，将大幅提升 Transformer 计算效率，加速其在智能终端、边缘计算等场景的部署。从基础研究到产业落地，Transformer 正以强劲动力推动人工智能迈向新高度，为医疗诊断、自动驾驶、智慧教育等领域带来更多创新可能，重塑人类社会的未来图景 。
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