本文目录一览：
- 1、大语言模型是什么
- 2、人工智能deepseek主要成就
- 3、【人工智能】国内人工智能大模型推训一体机梳理
- 4、大模型与人工智能有什么区别?
- 5、人工智能包括哪些方面?
- 6、软件测试|人工智能与自动化测试结合实战-探索人工智能在测试领域中的...
大语言模型是什么
1、大语言模型：通常只能被动地回答用户的问题，缺乏主动服务的能力。多轮对话能力：AI大脑：采用语义图谱技术，具有更强的多轮对话能力。允许用户就一个问题分几句话表达，不限制表达顺序，提高了对话的灵活性和准确性。大语言模型：多轮对话能力有限，主要处理简单的补充对话，如“还有吗”“下一条”等。
2、大语言模型（LLM）是大模型的一个重要分类，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。它们通过训练大量文本数据，学习语言的统计规律和模式，从而能够生成自然流畅的文本内容。
3、大语言模型（LLM）：主要基于输入文本生成响应，如回答问题、生成文章或翻译语言。其核心功能是被动处理用户输入，并以文本为主要输出形式，缺乏与外部环境的直接交互。AI Agent：则能够感知环境、推理决策并通过工具执行行动，以完成复杂目标。
4、大语言模型是生成式AI的重要基础，但生成式AI不局限于大语言模型。从原理上看，语言模型是一种数学模型，能描述自然语言中单词或句子出现的概率分布，依据已有文本数据学习语言规则并预测后续内容。
人工智能deepseek主要成就
DeepSeek在人工智能领域取得了多方面成就，具体如下：大语言模型方面：成本与效率优势：仅依赖较少计算资源和硬件支持，其经济高效版DeepSeek - R1推理模型比肩GPT - 4o等国际先进大语言模型，短时间内在全球140个市场下载量排名第一。
DeepSeek之所以能够在文言文生成上取得如此卓越的成就，主要得益于其三大黑科技：文化基因库：DeepSeek拥有超50TB的古籍数据库，涵盖了经史子集各类文献，这为其提供了丰富的文化素材和灵感来源。
DeepSeek已成为国际人工智能领域的重要参与者，主要体现在以下方面： 技术竞争力强：其模型如DeepSeek - V3和DeepSeek - R1表现出色，R1在逻辑推理基准测试中准确率达92%，超GPT - 4的78%；V3在全球人工智能模型基准测试中名列前茅。
DeepSeek的创立与发展：2023年5月，梁文峰决定投身通用人工智能领域，并创立了DeepSeek公司。2024年5月，DeepSeek发布了混合专家语言模型DeepSeek-V2和DeepSeek-V3。其中，DeepSeek-V3在全网范围内获得了广泛关注与好评。总结：梁文峰是一位在量化交易和人工智能领域具有卓越成就和深厚背景的创业者。
【人工智能】国内人工智能大模型推训一体机梳理
1、主要产品：AiCube训推一体机主要应用领域：大模型代训、精调以及大模型应用系统集成等一站式智算服务。AiCube训推一体机通过提供端到端的解决方案，助力企业快速构建和部署人工智能应用。中科院自动化研究所 主要产品：紫东太初大模型训推一体机主要应用领域：人工智能大模型开发。
2、DeepSeek大模型一体机作为当前人工智能领域的热门产品，吸引了众多厂商的关注与参与。
3、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。
4、人工智能大模型通常是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。大模型通常通过自监督学习或半监督学习在大量数据上进行训练。绝大多数我们熟知的AI大模型偏向C端使用场景最初，大模型主要指大语言模型（Large Language Models， LLM）。
5、AI大模型一体机是一种软硬件深度融合的人工智能设备。定义：AI大模型一体机如同“离开云端服务的独立AI大脑”，它将算力、算法、数据安全封装进一个机柜，专为满足党政机关、金融、能源、医药等敏感场景的本地化部署需求而设计。
6、国内的大模型主要指的是人工智能领域中的大规模预训练模型，这些模型通常需要大量的数据和计算资源来训练。
大模型与人工智能有什么区别?
1、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。大模型通常具有庞大的参数量，能够通过学习大量数据，掌握复杂任务的解决方法。
2、大模型是一种参数规模非常大的人工神经网络。与传统弱人工智能不同，大模型通过扩大参数规模和大量数据训练，能够支持所有人工智能的任务，展现出良好的通用性。 大模型的能力非常强，因为它学习了大量的知识和数据。
3、大模型与人工智能区别：以前的模型大都是弱人工智能，像阿尔法狗只能下围棋，而各种识别产品也只能完成一个任务。这些模型之间是隔离的不能互相支撑。而大模型则通过扩大模型的参数规模，并通过大量数据的训练，来支撑所有人工智能的任务。大模型就是一种参数规模非常大的人工神经网络。
人工智能包括哪些方面?
机器学习：监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等，用于数据分析、模式识别、预测模型构建等任务。计算机视觉：图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、动作识别、无人驾驶视觉感知等。语音识别与合成：语音输入转换成文本、语音唤醒、语音命令识别、语音合成（TTS）等技术。
核心技术：包括AI芯片、IC设计、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术（如人脸识别和语音识别）以及大数据处理等。 智能终端：涉及VR/AR技术、人工智能服务平台、智能家居终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件和软件开发平台、应用系统等。
人工智能主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等多个领域。机器学习：是人工智能的核心部分，它使计算机能够从数据中自主学习并改进。通过训练大量数据，机器学习算法能识别模式、做出预测和决策，广泛应用于图像识别、语音识别等任务。
人工智能的研究领域包括机器人学、语音识别、图像处理、自然语言理解以及专家系统等。 自人工智能问世以来，其理论与技术不断进步，应用范围也在持续拓展。预计未来，它将成为承载人类智慧成果的关键工具。
软件测试|人工智能与自动化测试结合实战-探索人工智能在测试领域中的...
1、高效生成：通过模型驱动测试技术，结合大语言模型生成的领域模型，可以实现更高效、更完整的测试用例生成，解决了传统手工测试用例生成方式维护困难的问题。自动化测试：自动生成测试用例：利用测试用例自动生成技术，通过转化多种数据源来自动创建测试用例，进一步推动了测试的智能化进程。
2、人工智能对软件测试的影响主要体现在测试用例生成、自动化测试、视觉自动化测试和缺陷预测等多个方面。传统的手工测试用例生成方式面临维护困难的问题，而通过模型驱动测试技术，结合大语言模型生成的领域模型，可以实现更高效、更完整的测试用例生成。
3、基于AI的自动化测试用例生成与执行是一种创新的测试方法，它结合了人工智能技术和自动化测试工具，旨在提高测试效率和质量。以下是对该方案的详细解析：方案概述 该方案通过图形用户界面（GUI）接收用户输入的测试场景、操作步骤和预期结果等信息，然后利用AI技术生成Cucumber和Airtest代码。
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