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1.引言人工智能(AI)正迅速渗透到我们生活的方方面面，并在各个领域展现出巨大的潜力。尤其是在信贷、住房和医疗等高风险领域，AI驱动的自动化决策(ADM)系统正发挥着越来越重要的作用。这些系统能够高效地处理海量数据，并根据预设算法做出决策，从而提高效率、降低成本。然而，ADM系统的广泛应用也引发了人们对其透明度和问责制的担忧。由于许多ADM系统基于复杂的机器学习模型，例如深度神经网络，其决策过程往往难以理解，甚至...

1.引言近年来，随着深度学习技术的飞速发展，人工智能(AI)在诸多领域取得了突破性进展。然而，传统的深度学习模型在处理需要复杂推理的任务时仍然面临挑战。例如，在面对数学题、逻辑谜题或科学问题时，简单地依靠模式识别和函数拟合难以获得令人满意的结果。为了解决这个问题，研究人员开始探索将深度学习与符号推理相结合，从而赋予AI系统更强的推理能力，即慢思考推理。慢思考推理强调对问题进行深入分析和逐步求解，而非仅...

1.引言近年来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的参数规模呈现指数级增长趋势，展现出强大的通用智能，在众多自然语言处理任务上取得了突破性进展。然而，这些庞大的模型也伴随着高昂的训练成本、巨大的计算资源需求以及难以部署等问题，极大地限制了其广泛应用。为了解决这些问题，业界开始探索更加高效、轻量化的模型架构和训练方法。在这样的背景下，微软研究院机器学习基础团队另辟蹊径，推出了一系列名为“Phi”...