包含机器学习大语言模型零售预测分析智慧城市的词条

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1、大模型时代创造了多个新的创业领域，主要包括但不限于以下几个方面：人工智能与机器学习开发基于AI的预测分析工具：这一领域专注于开发能够服务于金融、医疗、零售等行业的预测模型和分析工具，通过大数据和机器学习技术，为企业提供更为精准的决策支持。

2、大模型引领AI代际变革，创业者竞逐热门赛道随着AI技术的不断进步，大模型正引领着AI的代际变革。这一变革不仅吸引了创投圈的强烈关注，更激发了创业者的热情，大量团队纷纷涌入热门赛道，竞相开发AI原生应用，打造属于AI时代的生产力工具。

3、袁进辉（老师木），AI 架构界的资深人才，于 2017 年创立了 OneFlow。在大模型爆火后，OneFlow 经历了一系列的收购变动，而袁进辉也宣布了重新创业的消息。他创立的新公司“硅基流动”正式进入公众视野，这是一家专注于 AI 基础设施层的公司，其目标直指大模型推理成本问题。

4、小时极限大模型创新：一群年轻人在杭州搞了场AI创业实验在2023云栖大会期间，一场别开生面的“AI创客松”在杭州举行，吸引了百名年轻创业者参与。这场由阿里云发起并主办的比赛，旨在鼓励初创团队在AI时代进行创新、创业和创造。创新工场、零一万物和36氪作为协办方，共同见证了这场科技盛宴。

5、政策红利+AI 风口，英荔 AI 创造乐园成为教培创业新蓝海的原因如下：政策导向明确，科技教育迎来爆发：2024年，广东省教育厅发布的《民办培训机构设置标准》明确限制了学科类校外培训，并大力鼓励科技类教育的发展。

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1、深度强化学习（Deep RL）结合了深度学习的特征提取能力和强化学习的决策能力，用于处理复杂任务。大语言模型可以赋能强化学习，生成高层策略或指导智能体行动。基于人类反馈的强化学习（RLHF）结合了强化学习和大语言模型的优点，使模型输出更符合人类偏好。

2、深度学习：深度学习是机器学习的一个子集，它基于深层神经网络的架构。这些网络通过多个层次的信息处理层进行学习，模仿人类大脑的工作方式。深度学习主要用于处理和学习大量的数据，特别擅长于识别数据中的模式和特征，如图像、声音和文本数据。

3、深度学习和强化学习的区别：定义不同深度学习：是机器学习的一个子领域，专注于使用深层神经网络从大量数据中学习和提取特征。这种技术通过构建具有多个隐含层的神经网络结构，能够自动地学习和表示数据的复杂特征。

4、机器学习、深度学习和强化学习在核心定义、特点和应用上存在显著差异。机器学习侧重于数据驱动的规律学习，深度学习则专注于复杂特征的自动提取，而强化学习则强调智能体与环境交互的决策过程。

5、大模型与深度学习的关系是上层应用与底层技术支撑的关系。深度学习是构建大模型的基础技术。深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建多层神经网络模型，能够实现对复杂数据特征的自动提取和学习。这种强大的学习能力使得深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。

大数据，大模型演化的关键！在探讨大数据与大模型的演化关系时，我们不得不认识到大数据在推动大模型发展中所扮演的核心角色。大数据不仅是模型训练的基石，更是推动技术革新和模型演化的关键驱动力。大数据：模型训练的基石大数据，以其海量、高速、多样的特性，为模型训练提供了丰富的素材。

理解大数据与大模型的关联大数据是构建和优化大模型的重要基础，它提供了丰富的数据资源，使得大模型能够从中学习到数据的隐含规律和模式。而大模型则能够利用这些规律和模式进行更精准的预测和决策，从而进一步提升数据的价值和应用效果。

张钹提出了大模型未来发展的四个关键方向：与人类对齐。大模型需要更好地理解和适应人类的思维方式和行为模式，通过接收人类的反馈来纠正错误并优化性能。多模态生成。大模型不仅能够生成文本，还能够生成图像、声音、视频和代码等多种模态的数据，扩展人工智能的应用范围。AI Agent或智能体。

中国工程院院士戴琼海在2023 IT市场年会上发表演讲时指出，5年后大模型预计将成为人工智能应用中的关键基础性平台，类似PC时代的操作系统。这一预测基于当前人工智能发展的现状与趋势，以及对数据、算法和算力三大支柱的深入分析。

大模型和大数据是相互关联、相互促进的关系。大数据指的是规模庞大、类型多样、处理速度快的数据集合，包括结构化和非结构化数据。大数据广泛应用于推荐系统、广告投放、客户关系管理等领域。大模型在训练过程中通过大数据提供深度学习的数据，帮助模型优化和更新参数，从而提高准确性和泛化能力。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。