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2020年，大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展，以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据，使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界，这些大模型具有千亿级参数，通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能，能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外，具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界，使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行，利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律，进行自我训练和迭代升级，实现智能水平快速进化。
20世纪50年代至70年代，是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面，即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务，初步展示出人工智能的潜力。然而，由于计算能力及算法的局限性，早期人工智能技术难以应对复杂问题，70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代，“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用，但由于依赖人工编写规则，可扩展性较差，加之计算资源有限，人工智能未能进一步发展，直到90年代初，人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪，得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升，人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向，在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展，尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军，展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段，人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用，并不断推动相关技术创新和产业变革。
色彩，是人类最直观、最通用的视觉信号。千百年来，中国人在天地万物间寻觅色彩、从山河草木中提取色彩，漫长岁月浸染中，逐步形成了具有鲜明文化特征的色彩美学。一起走近非遗技艺植物染，看身边的一草一木，如何晕染出五彩缤纷。
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