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如果以上方法均未解决问题，请提供具体错误日志，以便进一步分析。

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信息瓶颈理论犹如数字时代的"奥卡姆剃刀"，它告诉我们：真正的智能不在于记住多少信息，而在于忘记无关细节的能力。正如Tishby教授所言："学习，就是优雅地遗忘的艺术。"当我们在GPT-5生成的万亿token中迷失时，或许该重温这个朴素的真理——最有价值的信息，往往藏在最简洁的表示中。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术框架，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性可靠性和相关性。其核心思路是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再将这些信息作为"参考资料"输入给模型，辅助其生成更贴合事实的结果。与传统生成式AI（如ChatGPT）相比，RAG解决了两大关键局限：一是知识截

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术框架，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性可靠性和相关性。其核心思路是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再将这些信息作为"参考资料"输入给模型，辅助其生成更贴合事实的结果。与传统生成式AI（如ChatGPT）相比，RAG解决了两大关键局限：一是知识截

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术框架，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性可靠性和相关性。其核心思路是：在生成回答前，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再将这些信息作为"参考资料"输入给模型，辅助其生成更贴合事实的结果。与传统生成式AI（如ChatGPT）相比，RAG解决了两大关键局限：一是知识截

信号是信息的载体，是通信、控制系统以及人工智能领域中最基础的研究对象。从数学角度看，信号可以表示为一个或多个变量的函数。通过本讲的学习，你应该已经掌握了信号与系统的基本概念，并能够通过Python代码直观地理解信号的特性。下一讲我们将深入探讨。系统是对信号进行加工、变换或传输的物理装置或数学模型。在人工智能领域，信号处理是核心任务之一。，包括信号的运算、卷积积分及其在AI中的应用。：为什么在AI中