关于“电脑炼丹”的含义，综合不同领域的解释如下：

一、AI/ML领域的“炼丹”

在人工智能和机器学习领域，“炼丹”是比喻性的术语，特指通过大量数据和计算资源训练神经网络模型（如GPT、BERT等）的过程。这一过程包含以下要点：

数据与算力的投入：

需海量数据作为“灵材”，高性能计算资源作为“丹炉”进行模型训练；

模型调优：

涉及选择架构、优化算法（如梯度下降）、调整超参数（如学习率）等精细操作，类似于传统炼金术的配方调配；

结果特性：

训练出的模型能提取数据中的核心特征，但参数量通常远小于原始数据规模，便于部署和应用。

二、计算机领域的其他含义

代码优化：

部分资料将“炼丹”类比为通过调试和优化代码提升程序性能，强调反复试验和经验积累；

算法实现：

指将复杂问题转化为高效算法的过程，需结合数学模型与编程技巧。

三、其他领域的延伸

在游戏开发或创意产业中，“炼丹”可能指资源整合与特效制作，但与AI领域的含义差异较大。

总结：当前语境下，“电脑炼丹”主要指AI领域通过数据驱动的模型训练与优化过程，类似传统炼金术的隐喻表达。