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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。
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记者从国家超算互联网平台了解到，截至今年1月，平台上已有各类算力商品超6500款，其中模型服务近240款，既有DeepSeek、Qwen等国内开源大模型，也有Llama、Stable Diffusion、Gemma、Mistral、StarCoder、ChatGLM等国外开源模型。
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