【AI大模型：技术原理】8、模型工程融合：深度学习、贝叶斯与符号主义的协同之道

一、算法三大门派的技术图谱与核心冲突

（一）深度学习派：数据驱动的感知革命

1. 技术内核与场景霸权

• 核心能力：通过多层神经网络实现特征自动提取，在图像（ResNet精度95.5%@ImageNet）、语音（Whisper识别率98%）、自然语言（GPT-4文本生成连贯度92%）等感知任务中展现统治力。
• 架构演进：从CNN的局部感知（AlexNet）到Transformer的全局建模（BERT），模型参数量从千万级（VGG16）爆炸至万亿级（PaLM 2）。
• 工业案例：某电商CTR模型采用DeepFM架构，融合Embedding特征与高阶交叉特征，点击率提升27%，年营收增长19亿。

2. 致命短板：数据依赖与解释困境

• 数据饥渴症：训练一个中等精度的医学影像模型需10万+标注样本，成本超百万美元。
• 黑箱伦理危机：自动驾驶模型误将白色卡车识别为天空，导致致命事故，事后归因耗时6个月。
• 代码示例：Wide&Deep模型实现