正文在後麵，往後看。
關於事情始末，我寫在書圈裡了，這篇文章的前半部分我也發在書圈評論裡。
人工智能（ai）與智能科學技術是當前科技發展的熱點領域，正處於飛速發展的階段，以下為其現狀特點：
1多學科交叉融合：人工智能與智能科學技術的發展不再局限於計算機科學領域，而是與數學、物理學、生物學、心理學、社會學等多個學科交叉融合，形成了跨學科的研究模式。
2算法創新：在深度學習、強化學習等領域，新的算法不斷湧現，例如注意力機製、圖神經網絡等，這些算法在處理複雜任務時表現出色。
3硬件加速：隨著ai對計算能力的需求日益增長，專用的人工智能芯片如gpu、tpu等得到了快速發展，為ai應用提供了強大的硬件支持。
4數據驅動與模型驅動相結合：過去ai發展更多依賴於大量數據，而現在，研究者們開始探索如何將數據驅動與模型驅動相結合，以減少對大量標注數據的依賴，提高ai的泛化能力。
5可解釋性與透明度：隨著ai在各個領域的應用，其決策過程的可解釋性變得越來越重要。研究者們正在努力開發可解釋的ai係統，以提高其透明度和可信度。
6倫理與法規：人工智能的發展引發了諸多倫理和法律問題，如隱私保護、算法偏見等。各國政府和國際組織正在積極製定相關的倫理準則和法律法規。
7行業應用深化：人工智能技術已經在醫療、教育、金融、製造業等多個行業得到應用，並且正在逐步深化，解決實際問題。
8邊緣計算與雲計算結合：為了滿足實時性和隱私保護的需求，ai的計算模式正在從雲端向邊緣端轉移，邊緣計算與雲計算的結合成為新的發展趨勢。
9自主係統：無人駕駛汽車、無人機等自主係統的發展是ai技術的一個重要應用方向，這些係統正在逐步實現商業化。
10人機協作：人工智能不再隻是替代人類的工具，而是成為人類的協作夥伴。在人機協作中，ai能夠輔助人類進行決策和執行任務。
11終身學習與適應性：人工智能係統正在向終身學習方向發展，能夠不斷從新的數據和環境中學到知識，提高其適應性。
12跨模態學習：跨模態學習使得ai能夠在不同類型的數據之間建立聯係，如文本、圖像、聲音等，提高了ai處理複雜問題的能力。這些認識展現了人工智能與智能科學技術發展的多元化和深入性，同時也指出了未來可能的發展方向和挑戰。
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“小橘最近沒動位置。”
扇著扇子的手微微一頓，狐齋宮淡聲說道。
“欸？”正在吃油豆腐的八重神子愣了一下，“您怎麼知道？”
“我沒說過嗎？”狐齋宮奇怪地看了她一眼，“它離開稻妻之前，我偷偷在它的身上留下了一道術法。”
“這件事我還是第一次聽說！”神子放下油豆腐，瞪大了眼睛。
“哦，那就是我忘了說吧。”
“我看您就是故意沒說的！”
“看破不說破嘛，神子，這麼多年你還沒學會這個道理？”
狐齋宮笑眯眯地說道。
“…所以，您能通過這個術法確定它的位置？那您之前讓我打探它的消息，豈不是在逗我玩兒？”
神子歎了口氣。