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  随着参与网球运动的人逐渐增多,中国网球的基础设施也在不断完善。纪宁告诉《环球时报》记者:“我们在做一个项目,在北京朝阳区规划一个‘大满贯网球文化公园’,将汇集所有大满贯要素。人们既能在此观看全球顶级赛事,也能在场地上训练和比赛。”纪宁说,这仅是一个案例,但从中可以窥见中国网球运动基础设施越来越完善,也越来越专业化。作为体育产业的参与者与观察者,纪宁表示,不仅北京,全国各地网球运动设施也发展得越来越好。

  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。

  “刚开始外国客人回购的特别多,大家都会定很多来庆祝节日、生日。中国客人也会买来尝尝,我都会仔细询问他们对口味的建议。”阿布杜拉说。

  早上8时,北京西站、上海虹桥、广州南站、深圳北站等枢纽车站已经是人头攒动,尤其是在安检口、检票口等重点区域,人流量比较密集。广州南站5日预计发送旅客38.5万人次,深圳北站预计发送旅客26.3万人次,客流量较4日有明显增加。从铁路12306车票预售情况看,北京、广州、成都、上海等地都是返程客流集中的地方,香港往返深圳、成都往返西安、北京往返上海等热门区间客流也较为集中。

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