平台发布者支持语言易用性大规模训练能力定位PyTorchFacebookPython/C++★★★★优秀学术研究首选TensorFlowGoogle★★★优秀工业部署广泛KerasGooglePython★★★★★一般入门友好百度Python★★★良好中文生态完善MindSpore华为Python★★★良好昇腾硬件适配目前PyTorch因其动态图机制和易用性，已成为学术界的主流选择，约80%的研究

2017年，Google团队发表论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer模型，完全摒弃了传统序列模型中的循环和卷积结构，仅基于注意力机制构建。

定义：基于海量文本数据训练的深度学习模型，具备自然语言生成、语义理解能力，可完成文本摘要、问答、翻译等通用NLP任务。典型代表：GPT-3.5/4、文心一言、通义千问、Claude等。核心运作逻辑：单字接龙给定任意长度上文，模型预测下一个字的概率分布并生成最优字将生成的字与上文拼接为新上文，重复迭代生成任意长度文本将问题本身作为上文的一部分，实现连贯的问答交互核心思想：通过大规模图像-文本对进行对

本周系统学习了具身智能的核心概念、系统架构与关键技术，深入剖析了视觉-语言-动作(VLA)模型的基本原理与典型实现，重点掌握了开源VLA模型OpenVLA和轻量级VLA模型SmolVLA的架构特点，并初步了解了世界模型的分类体系与发展趋势。这些内容构成了当前人工智能从"感知智能"向"具身智能"演进的核心技术基础。定义：具身智能是指主体(机器)在自体、对象与环境等要素间相互作用(信息感知、转化和响应

线性回归是利用数理统计中的回归分析方法，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的统计分析方法。其核心思想是用一条直线（或高维空间中的超平面）尽可能准确地拟合训练数据，从而对新的输入样本进行连续值预测。LLL：网络总层数（输入层为第0层，输出层为第L层）ala^{[l]}al：第lll层的输出（激活值），a0xa^{[0]}=xa0x（输入），aLyaLy​（输出）zlz^{[l]}zl：第ll

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2017年，Google团队发表论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer模型，完全摒弃了传统序列模型中的循环和卷积结构，仅基于注意力机制构建。

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