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　　　　深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术，专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”：比如识别猫的照片，第一层先看像素点，第二层组合成线条，第三层拼出猫耳、胡须等特征，最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”（数学计算单元）组成，层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。

“性格测试题不能做得太快，如果太快，系统会判定为作弊。”张雪觉得有些题让人感到“莫名其妙”。张子凡则认为，性格测试是在强制应聘者作出选择，“特别是有些题是两难选择，明明两个都不认同，还必须得选出一个，担心这样测出来的结果不够准”。

　　　　专门针对法律事务的生成式AI公司Spellbook也是OpenAI合作商之一。该公司首席执行官斯科特·史蒂文森表示，一些实验室过于注重用更多文本数据“喂食”AI模型，但仅依靠文本数据对AI进行扩展注定会遇到困难。目前很多企业已经缺乏新东西来“喂养”AI模型。因此，这并非知识储量的问题，而是机器要能够理解句子或画面的含义。