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大模型与人工智能的区别
1、而大模型则是人工智能领域中的一种具体实现方式，具有庞大的参数数量和复杂的数据处理能力。两者在定义、特点、优势和应用等方面存在明显的区别。然而，它们又是相互关联的，大模型的发展推动了AI技术的快速发展和广泛应用。
2、大模型与人工智能的区别主要在于定义和范畴：定义不同：人工智能：是一门研究如何让计算机模拟或扩展人类智能的学科。它涵盖了广泛的领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。大模型：是人工智能领域的一种技术实现方式。
3、与弱人工智能不同，大模型通过扩大参数规模和海量数据训练，能够支持各类人工智能任务。大模型是指那些参数规模巨大的人工神经网络。由于参数规模巨大，这类模型展现出强大的能力，并在多个任务中表现出优秀性能。 大模型由于学习了丰富的知识和大量数据，具备了良好的通用性。
AI术语全解析,带你进入人工智能世界
AI世界的关键术语人工智能（AI）：人工智能是计算机科学的一门学科，旨在使计算机系统能够像人类一样思考。然而，目前AI常被作为技术甚至实体来讨论，其定义变得模糊不清。例如，谷歌长期投资于AI，许多产品都因AI而改进，如智能助手Gemini；而Meta的CEO扎克伯格则将AI作为名词来指代个别聊天机器人。
边缘AI：在终端设备部署轻量化模型，实现实时处理。应用场景包括智能手机摄影优化、智能家居设备（如人脸门锁）。可解释AI（XAI）：提升模型透明度，解释决策过程。应用场景包括医疗诊断模型解释、金融风控合规性验证。新兴领域 伦理与公平AI：研究算法偏见、数据隐私及社会影响。
通识名词 人工智能（AI）：一种模仿人类行为和能力的软件。关键工作负载包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、文档智能、知识挖掘、生成式AI等。通用人工智能（AGI）：Artificial General Intelligence，专指能够像人一样思考、从事多种用途的机器。
ai核心技术是什么
AI核心技术涵盖基础理论与应用能力，主要包括基础技术层、大模型与智能体技术、行业应用技术三个方向。基础技术层包含四项技术。
AI的五大核心技术分别是机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人以及知识表示与推理。 机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它研究如何通过数据让计算机系统自动学习和改进。
AI技术是指人工智能技术，它是一种能让计算机模拟人类智能的技术。AI技术的研究领域 AI技术的研究领域十分广泛，包括但不限于以下几个方面：机器人：通过集成传感器、执行器、控制器和算法等技术，使机器人能够执行各种复杂任务，如搬运、加工、检测等。
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