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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、年7月全球AI大模型综合排名前十依次为：GPT-Claude 7 Sonnet、Gemini 0 Ultra、DeepSeek RQwen5-Max、文心一言0、LLaMA Doubao-5-pro、KimiGPT 0、SenseChat 5。
4、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。
5、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。
大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
1、大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，它致力于使计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
2、大模型构建原理知识分享（一）：人工智能基本知识 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像、规划决策等。通俗来讲，就是让机器变得像人一样聪明，能像人那样去思考、去学习、去做事。
3、学习基础知识：了解Transformer架构、向量嵌入、预训练与微调等基本概念。动手实践：通过开源项目或教程，亲自搭建和训练一个简单的模型。关注行业动态：了解大模型的发展趋势和最新技术，保持对AI领域的敏感度。
4、大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，它们在现代人工智能领域扮演着至关重要的角色。以下是对大模型的详细综述：大模型的定义与特征 大模型的核心特征在于其巨大的规模，通常包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。
5、关键：通过精确和创造性的输入设计，最大化利用模型的能力，从而产生更加贴近用户需求的输出。总结 基础模型作为生成型AI技术的核心，通过预训练、微调和提示词等阶段，实现了从海量数据中学习一般性特征和知识，到针对特定任务进行精细调整和优化，再到通过精确输入引导产生期望输出的全过程。
人工智能系统安全性
人工智能系统安全性是通过技术防护与合规治理，防范系统遭受攻击、滥用及意外事故，保障其全生命周期稳定运行的综合体系。其内涵与技术、伦理、法律和社会等多个层面密切相关，核心在于确保AI系统可靠运行、数据保密性与完整性以及决策透明性和可解释性。
经验为基础的工作：优先考虑针对实际的人工智能系统及其带来的风险开展以经验为基础的工作。这意味着需要关注当前存在的人工智能系统，并了解它们如何在实际环境中运作和产生风险。通过这种方法，可以更有效地识别和解决潜在的安全问题。
人工智能安全技术包括：深度防御、访问控制、机器学习安全、隐私保护、风险评估和安全管理。 深度防御策略涉及在多个层次上保护人工智能系统，包括物理环境、计算环境和数据环境。例如，对数据环境采用加密技术保障数据机密性，使用数据脱敏技术保护数据真实性。 访问控制技术防止未授权用户访问敏感数据或系统。
下列哪一项不属于人工智能安全的特征。正确答案：A、系统稳定性 人工智能可以看作人类智慧的延伸，它是一种以人类内在需求为导向的科学技术。人脸识别、刷脸支付、语音助手、自动驾驶等人工智能应用给我们的生活带来了更多的便利，人们的生活方式、思维方式、发展理念乃至社会制度都有着不同程度的变化。
实体安全：采取物理安全措施，防止人工智能系统受到物理破坏和窃取，确保系统的实体安全不受威胁。算法安全：加强算法安全性检测，防止人工智能系统受到算法攻击和篡改，确保系统的算法逻辑和输出结果的安全可靠。这些技术是人工智能安全的重要组成部分，对于确保人工智能系统的稳定性和可靠性至关重要。
人工智能在客服领域的应用有哪些?
1、金融领域 在金融领域，人工智能技术的应用同样广泛。智能投资顾问系统能够根据客户的财务状况和投资目标，为客户提供个性化的投资建议。这不仅提高了投资效率，还降低了投资风险。此外，人工智能还可以用于信贷审批、风险管理等方面，通过大数据分析和机器学习技术，实现对客户信用风险的精准评估，提高金融服务的效率和质量。
2、例如，在电商领域，能快速解答客户关于商品信息、订单状态等方面的疑问，提升客户购物体验。 **数据分析应用**：在数据分析上，数知科技的人工智能算法可以处理多种类型的数据。包括结构化数据和非结构化数据，像文本、图像等。通过对大量销售数据的分析，能找出不同地区、不同时间段的销售热点产品。
3、全天候提供服务 智能客服机器人在紧急的情况下可以为客户解决问题，而且回答速度很快，也可以为人工客服提供更好的辅助。人工客服上班时间是有限的，毕竟每个人都需要休息，人工客服下班之后，如果再有客户提出问题，就不能及时进行解答了，但是智能客服机器人是可以有效的提供24小时服务的。
4、人工智能的应用非常广泛，涵盖了医疗、家居、客服、安全、交通、教育等多个领域。以下是人工智能的主要应用： 智能医院 影像诊断：辅助医生快速识别疾病。疾病预测：帮助医生预见疾病的发展趋势，优化治疗方案。智能医疗设备：实时监测病人的健康状况，确保治疗效果。
5、人工智能的应用非常广泛，涵盖了众多行业和领域。以下是一些常见的人工智能应用： 人脸识别技术 高铁人脸识别：在乘坐火车或高铁时，乘客可以通过刷身份证并进行人脸比对来完成检票过程，提高了效率和安全性。同时，公共场所的摄像头也利用人工智能算法进行监控，有助于维护公共安全。
6、即梦AI作为人工智能技术，在多个领域有着广泛应用。艺术创作领域：能够辅助艺术家进行绘画创作，根据给定的主题、风格生成创意画作，为创作者提供灵感启发。还可用于音乐创作，谱写不同风格旋律，丰富音乐作品的多样性。
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