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人工智能大模型有哪些?
1、我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。
2、Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。
3、人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。
4、人工智能大模型的定义人工智能大模型（AI Large Models）是指基于深度学习技术，通过海量数据训练、具备大规模参数和强大计算能力的机器学习模型。这类模型通常具有以下特点：大规模参数：模型参数数量通常达到数十亿甚至数千亿级别，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。
5、典型大模型包括OpenAI GPT系列、Google BERT模型和Facebook RoBERTa模型。其中，GPT-3是OpenAI推出的大型语言模型，参数量达1750亿，能生成高质量文本。BERT与RoBERTa在自然语言处理和计算机视觉任务中取得重大突破。应用领域广泛，涉及自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
有了大语言模型后,知识图谱该何去何从?
1、标准化和规范化：为了促进知识图谱的广泛应用和共享，需要制定相关的标准和规范。这将有助于降低知识图谱的构建和维护成本，提高其通用性和互操作性。 综上所述，有了大语言模型后，知识图谱依然具有不可替代的价值和发展空间。两者可以相辅相成，共同推动自然语言处理技术的发展。
2、大模型在知识图谱信息抽取方向的应用已经取得了显著的成果。通过利用LLMs的强大能力，我们可以实现更高效、更准确的信息抽取，为知识图谱的构建和应用提供有力支持。然而，我们也应正视LLMs在信息抽取中面临的挑战，并积极探索未来的研究方向，以推动该领域的持续发展和创新。
3、预训练阶段融入知识图谱：在大语言模型的训练过程中，直接将知识图谱中的结构化数据作为输入，通过实体链接（Entity Linking）、关系抽取等技术，将实体和关系嵌入到模型的训练数据中。这样可以让模型学习到实体间的关系和背景知识，增强模型对世界常识的理解和推理能力。
4、数据互补：大模型可以从大量的非结构化文本中提取信息，而知识图谱则把这些信息以结构化的形式存储起来。这意味着，大模型可以帮助填充知识图谱，而知识图谱可以提供给大模型更清晰的信息结构。增强理解能力：当大模型与知识图谱结合使用时，可以提升模型对特定领域的理解和推理能力。
智慧交通与智能交通有什么不同
1、智慧交通与智能交通的主要区别在于它们的技术应用层面、系统整合度以及服务目标的细微差别。首先，从技术应用层面来看：智能交通主要侧重于利用现代电子信息技术来服务于交通运输。它强调信息的收集、处理、发布、交换、分析和利用，通过这些技术手段来提升交通系统的效率和安全性。
2、智慧交通与智能交通的主要区别在于它们的侧重点和实施范围：定义与侧重点：智能交通：主要侧重于利用现代电子信息技术为交通运输提供服务。它强调信息的收集、处理、发布、交换、分析和利用，旨在通过技术手段提升交通系统的效率和安全性。
3、智慧交通：虽然与智能交通有诸多相似之处，但智慧交通更强调整体的智能化水平，包括更加自主、高效、灵活的系统运行能力，以及更深层次的数据分析和决策支持功能。
4、智慧交通与智能交通的主要区别体现在概念范畴和技术应用上：概念范畴：智能交通：是一个较为宽泛的概念，它基于现代电子信息技术，面向交通运输服务。智能交通系统强调信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用，为交通参与者提供多样性的服务。
5、提出时间不同 智能交通和智慧交通虽然仅一字之差，但时间上相差近20年。智能交通概念于20世纪90年代初在美国提出，而智慧交通则是在2009年由IBM提出。关注点不同 智能交通主要关注交通信息的采集和传递；智慧交通则更多关注交通信息的分析、知识或规律的发现以及决策反应等。
史上最全AI科普:终于有人一次性把AI讲明白了!
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5、Deep Seek 力荐的 5 本人工智能佳作 《智慧的疆界》作者：周志明 豆瓣评分：1 这是一部内容全面的人工智能发展史。作者周志明从图灵机讲起，系统梳理了人工智能从诞生至今的发展历程，并探讨了诸多AI领域的核心问题和关键技术。本书干货满满，是一本相当不错的AI科普书籍。
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