本文目录一览：
- 1、一文读懂,到底什么是大模型和智能体?
- 2、人工智能技术及行业应用——基础概念与它们的关系
- 3、人工智能技术是什么样子的?
- 4、大模型构建原理知识分享(一):人工智能基本知识
- 5、人工智能大模型有哪些?
一文读懂,到底什么是大模型和智能体?
大模型（Large Model）指的是通过利用海量数据训练而成的深度学习模型，通常具有参数量大、训练数据大、计算资源大等显著特点，具备强大的数据处理和生成能力。超级大脑：大模型就像一个超级大脑，通过海量的数据训练后，无论是文本生成、图像识别、代码编写、逻辑推理等技能都不在话下。
智能体是一种能够感知环境、做出决策并执行动作的自主实体，目标是在特定环境中完成复杂任务。功能与应用场景：大模型擅长处理文本数据，主要应用于自然语言处理领域，如文本生成、翻译、问答系统等。智能体具备感知、推理、规划和行动的能力，应用范围更广，涉及游戏、自动驾驶、智能家居等多个领域。
大模型与AI智能体的关系 大模型，特别是大语言模型，被视为构建AI智能体的基石。这些大模型因其强大的文本处理能力，为AI智能体提供了感知环境、决策与执行任务的坚实基础。AI智能体超越了大模型被动的工具角色，能够主动决策和执行任务，不仅回应用户的指令，还能根据目标自我规划并生成提示。
LLM（大型语言模型）和智能体（Agent）的区别 LLM和智能体（Agent）在对话、任务处理及能力特性上存在显著差异。以下是对两者区别的详细阐述：对话模式 LLM的对话：LLM的对话模式相对直接和简单。用户输入一个提示或问题，LLM基于其训练数据和算法生成一个答案或回应。
大模型：指参数量特别庞大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至上百亿的权重参数。这些模型在自然语言处理、图像识别等领域有广泛应用。大语言模型（LLM）：大模型在自然语言处理领域的具体应用，如GPT、DeepSeek等，主要负责“理解人说的话”和“生成自然语言”。
智能体是人工智能领域的重要分支，人工智能技术的发展推动了智能体的创新与应用。智能体的技术基础 领域基础：建立在人工智能、机器学习、深度学习等领域之上。交互技术：自然语言处理、计算机视觉等技术使其与人类交互更加自然。
人工智能技术及行业应用——基础概念与它们的关系
1、人工智能技术及行业应用——基础概念与它们的关系人工智能（AI）是一种能够让机器表现出人类智能行为的技术，这些行为包括感知（如视觉、语音识别）、推理、学习以及与环境交互等能力。
2、在实际应用方面，人工智能已渗透到医疗、交通、金融、教育等多个领域。例如，AI在医疗中辅助诊断，提升效率；在交通中优化路线，减少拥堵；在金融中进行风险分析，保障安全；在教育中个性化教学，提高学习效果。总的来说，人工智能的基础概念和原理为其在各领域的广泛应用奠定了基础。
3、综上所述，人工智能是一个复杂而多面的领域，涉及技术实现、哲学探讨、分类比较以及与人类智能的关系等多个方面。理解这些基本概念对于深入学习和应用AI技术至关重要。
4、领域基础：建立在人工智能、机器学习、深度学习等领域之上。交互技术：自然语言处理、计算机视觉等技术使其与人类交互更加自然。实现方法：依赖于先进算法与模型，如深度学习、强化学习，以及高性能计算机与大数据技术的支持。
5、人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能是计算机科学技术的前沿科技领域。人工智能与计算机软件有密切的关系。一方面，各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现，另一方面，许多聪明的计算机软件也应用了人工智能的理论方法和技术。例如，专家系统软件，机器博弈软件等。
人工智能技术是什么样子的?
1、人工智能技术是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。具体来说：定义与范畴：人工智能技术是计算机科学的一个分支，它旨在通过计算机系统和算法来模拟人类的智能行为，包括感知、思考、学习和决策等过程。
2、人工智能除了能够自动驾驶汽车，还会做饭、打扫和洗衣服，甚至还会有陪伴老人聊天的陪护机器人。
3、其实大家完全可以将人工智能理解成为是计算机科学的一个小领域和分支，人工智能技术主要是，通过各种精密的算法和训练，将智能机器模拟成人脑的样子，以人类的智能方式去思考，去解决问题，比如说进行语言识别，图像识别或者是自然语言处理等。
4、人工智能的四类主流定义，本质是模仿人类不同维度的能力：人工智能的分类逻辑，源于对人类能力的拆解。比如医生用AI辅助诊断时，会关注它能像人一样分析医学影像（行动能力）；程序员开发聊天机器人时，更在意它能模拟人类对话逻辑（思维能力）。
5、人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
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。
6、AI大模型常见的分类有通用大模型、行业大模型、专业大模型和私有大模型。 通用大模型 模型说明：通用大模型的底座技术是生成式的AI，更具体地说是大语言模型（LLM）。它基于全网公开数据（如书籍、网页、论文等）进行训练，学习了全人类公开的知识。
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