✕当代人工智能的浪潮始于21世纪初，特别是2012年左右，以深度学习（Deep Learning）的突破为标志。此前，人工智能经历了数次起伏。然而，随着计算能力（尤其是图形处理器GPU的普及）、海量数据（大数据）的可用性以及算法的改进（如AlexNet在ImageNet竞赛中的惊人表现），神经网络重新焕发活力，开启了AI的新纪元。深度学习模仿人脑神经元结构，通过构建深层（多层）神经网络，让机器能够从数据中自动学习复杂的模式和特征，而无需人工设计特征提取器。
计算机视觉旨在让机器能够“看见”和理解图像与视频。其核心技术是卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs)。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够有效地从像素中提取从边缘、纹理到复杂物体的层次化特征。
主要应用：
图像分类： 识别图片中的主要物体是什么，例如猫或狗。
目标检测： 在图片中定位并识别出多个物体的位置。
图像分割： 将图像中的每个像素分配给特定类别，实现像素级的理解。
人脸识别： 在安防、金融等领域广泛应用。
自然语言处理的目标是让机器能够理解、解释并生成人类语言。早期的NLP依赖于循环神经网络（RNNs）及其变体（如LSTM）来处理序列数据，但其在处理长距离依赖关系时存在局限。
2017年推出的Transformer架构彻底改变了NLP领域。其核心的自注意力机制 (Self-Attention Mechanism) 允许模型在处理一个词时，同时权衡句子中所有其他词的重要性，从而更有效地捕捉长距离依赖和上下文信息。
主要应用：
机器翻译： 如谷歌翻译，实现不同语言间的自动转换。
情感分析： 判断文本所表达的情绪是积极、消极还是中性。
问答系统与聊天机器人： 理解用户问题并提供相关答案或进行对话。
文本生成： 撰写文章、新闻、诗歌等。
生成式AI是近年来最引人注目的发展方向，其目标是创造全新的、原创性的内容，而不仅仅是分析或分类现有数据。这项技术建立在深度学习模型之上，尤其是大型模型。
大型语言模型 (Large Language Models, LLMs)： 基于Transformer架构，通过在海量文本数据上进行预训练，LLMs（如GPT系列）获得了强大的语言理解和生成能力，能够执行从写作、编程到复杂推理的多种任务。
生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs)： 由一个生成器和一个判别器组成，两者相互博弈，最终生成器能够创造出极其逼真的图像、音频等内容。
扩散模型 (Diffusion Models)： 通过从纯噪声中逐步去噪来生成高质量图像，成为当前图像生成领域的主流技术。
主要应用：
内容创作： 自动生成文章、代码、营销文案、音乐和艺术作品。
数据增强： 在数据稀缺的领域生成合成数据用于训练其他模型。
虚拟世界与数字人： 创造逼真的虚拟环境和虚拟角色。
强化学习是一种让智能体（Agent）通过与环境互动来学习决策的范式。智能体在环境中执行动作（Action），获得奖励（Reward）或惩罚，并根据这些反馈不断优化其策略（Policy），以实现长期奖励的最大化。DeepMind的AlphaGo击败世界顶尖围棋选手，是强化学习最著名的里程碑之一。
主要应用：
游戏AI： 训练能达到甚至超越人类水平的游戏玩家。
机器人控制： 让机器人学习复杂的运动技能，如行走、抓取。
资源优化： 在物流、能源管理和金融交易等领域进行动态决策优化。
当代AI正朝着多模态 (Multimodal) 方向发展，即模型能够同时理解和处理文本、图像、音频等多种类型的信息。同时，基础模型 (Foundation Models) 的概念日益重要，一个强大的预训练模型可以被微调以适应多种下游任务。未来的研究将更加关注模型的效率、可解释性、安全性和伦理对齐，以确保这项强大的技术能够负责任地推动社会进步。
开发日记：新增内容转Markdown文本格式功能 为了提升内容的便携性和可复用性，本次开发任务旨在为网站增加一项新功能：将已发布的文章内容转换为标准的Markdown文本格式。这使得内容可以轻松地导出到其他平台，或用于本地存档。该功能主要依赖Drupal社区的优秀模块 Markdownify 来实现。 核心模块：Markdownify 本次功能的核心是利用了 Markdownify 这个Drupal模块。该模块提供了一个强大的服务，可以将HTML文本精准地转换为Markdown格式。它底层使用了 `league/html-to-markdown` PHP库，确保了转换的质量和可靠性。