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生成式模型和判别式模型犹如两朵各具魅力的双生花，它们从不同角度理解数据，以独特的方式为解决实际问题贡献力量。深入探究二者在概念、原理、应用场景、优缺点等方面的差异，有助于我们更好地选择和运用这些模型，挖掘数据背后的价值。
效率是衡量工作成果的重要指标。AI 搜索智能问答技术的出现，如同为职场人士配备了一位 “超级助手”，从多方面优化工作流程，显著提升工作效率，成为推动工作高效开展的关键力量。
大模型的崛起标志着行业进入了全新阶段。相较于传统模型，大模型凭借其独特的技术特性，在诸多领域展现出显著优势，深刻改变了数据处理与智能应用的格局。
数据如同蕴藏无限价值的宝藏，等待着人们去挖掘。而网络爬虫作为获取网络数据的重要工具，在数据采集领域发挥着关键作用。其中，Python 语言与网络爬虫紧密相连，成为众多数据采集者的首选。那么，究竟什么是网络爬虫？为什么 Python 在爬虫领域备受青睐，它又有着怎样特殊的意义呢？
文本数据呈海量增长态势，从社交媒体的日常动态、电商平台的用户评论，到企业内部的文档资料、学术研究的专业论文，文本无处不在。然而，计算机并不能直接理解文本的语义信息，文本向量化技术的出现，犹如一把神奇的密钥，打开了计算机理解和处理文本的大门，成为自然语言处理领域的关键基石。
人工智能相关技术不断涌现，深刻改变着我们的工作与生活方式。Agent 和 RPA（机器人流程自动化）作为其中的重要技术，逐渐走入大众视野。它们各自有着独特的内涵与价值，同时又相互关联，共同为企业和社会带来诸多变革。
