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最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。
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老鼠喜欢黑暗的空间，当有选择时，它们会立即从明亮空间进入黑暗空间。然而，如果老鼠在某个黑暗空间里受到惊吓，那段惊吓经历的记忆会改变它的行为，老鼠会避免再次进入黑暗空间。但当团队使用工具来破坏记忆形成时，即使是那些一小时前有过惊吓经历的老鼠也会进入黑暗的空间，这表明它们对那段经历没有记忆。团队成功阻止了短期记忆的形成。
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