In AI, we usually think of perception as a bottom-up process: you feed an image of an apple into a CNN, the early layers detect edges and colors, and the final layer outputs an “embedding”—a dense vector representing the abstract concept of “apple-ness.”
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obsidian 剪藏通知基础组件层这一层是一些相对独立的服务，被上面的系统反复调用。它们的价值在于可以自由组合——比如把 ASR、OCR、图片理解拼在一起，就能做一个本地视频的多模态理解工具（我自己就做了一个，用来分析本地视频并生成结构化的文字记录）。按功能分成四类。