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本书系统梳理了深度学习的发展历程，由浅入深地详细讲解了深度学习的核心概念、基本理论、关键算法及典型架构，并展示了深度学习在物理学、化学、生物医药等核心自然科学领域的应用实例，包括实验物理学中寻找奇异粒子与暗物质的探索、化学领域分子性质预测与反应结果推演，以及生物医学中蛋白质结构预测与医学影像诊断分析等。

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本书系统阐释驱动AI发展的三大技术支柱——基础性AI、生成式AI与因果型AI——的核心能力与发展边界。作者以审慎务实的态度指出，当前AI仍处于“狭义智能”阶段，实现具备自主理解与因果推理能力的通用人工智能(AGI)仍面临根本性挑战，其发展历程远比公众所认知的更为漫长。全书的核心创见在于论证：唯有通过“复合型AI”融合三

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