CTIMES- 生成式AI浪潮下机器学习典范转移

过去十年间，全球科技产业对AI与机器学习的想像，经历了从量变到质变的洗牌。生成式AI并非全盘否定传统判别式演算法，而是在其精准感知、即时控制的基石上，补足了抽象思考、泛化迁移与自主推理的拼图。

回顾深度学习初期的产业应用，技术主轴大多锁定在「判别」与「预测」从产线上的晶圆瑕疵光学检测（AOI）、金融体系的信用风控模型，到人脸辨识门禁系统，演算法的本质是高效率的资料审查者。

然而，随着以 Transformer 为核心的基础模型（Foundation Models）席卷产业链，机器学习的研发重心与工程落地方式，正迎来一场决定性的典范转移。演算法不再仅是给定特徵後的分类器，更一跃成为具备全域理解、跨模态生成与高阶逻辑推理能力的智慧中枢。
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