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人工智能的技术架构包括
人工智能的技术架构包括基础层、技术层、应用层。基础层：这一层是人工智能技术的基石，主要包括硬件和基础设施。硬件如高性能计算机、专用芯片（如GPU、TPU）等，为人工智能算法的运行提供强大的计算能力。基础设施则包括云计算平台、大数据中心等，它们为人工智能应用提供数据存储、处理和传输的支持。
基础层。基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。
新一代人工智能的关键技术主要包括以下几个方面： 深度学习与神经网络 深度学习架构：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如长短时记忆网络LSTM），这些架构被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等复杂任务。
人工智能技术应用专业就业方向
1、然而，人工智能的发展也催生了大量的新岗位和机会。这些岗位需要专业人才来研发、优化、部署和维护智能系统。对于具备创新思维、持续学习能力和跨学科知识的人工智能技术应用专业毕业生来说，他们有机会在人工智能领域找到新的就业机会，甚至在某些领域获得高薪职位。就业市场的分层现象 此外，人工智能就业市场存在明显的分层现象。
2、主要就业方向包括：人工智能数据标注师：负责为机器学习模型提供准确标注的数据集，是人工智能训练的基础。人工智能训练师：通过设计算法和模型，对人工智能系统进行训练和优化，提升其性能。人工智能算法测试工程师：对人工智能算法进行测试，确保其准确性和稳定性。
3、人工智能技术应用专业的就业方向广泛且前景光明。就业方向：人工智能数据服务：毕业生可以从事数据的收集、清洗、标注等工作，为人工智能模型提供高质量的训练数据。智能软件设计与开发：专注于智能软件的设计、编码、测试和维护，打造高效、智能的应用软件。
一文读懂AI智能体:概念、场景、价值及智能体平台推荐-AI百科
1、一文读懂AI智能体：概念、场景、价值及智能体平台推荐-AI百科AI智能体（AI Agent），是人工智能领域中的一个重要概念，指能够自主感知环境、作出决策并执行行动的智能实体。它就像一个具备高度自主性的“数字小精灵”，生活在我们的电子设备、网络空间之中，时刻准备着帮我们解决各种难题。
2、行业优势：汉得信息的AIGC平台承载了AI行业垂类模型和企业级AI应用场景化落地，商用化推进顺利。公司凭借在数字化领域的深厚积累，正积极探索AI智能体的应用，以推动产业升级和数字化转型。
3、AI智能体（AI Agent）是在特定环境中能够自主感知、思考和行动的一种高级的人工智能系统。它能够理解、学习和推理，以执行复杂任务和作出决策。AI智能体不是传统意义上的简单工具，它具备自主性，能够主动分析用户需求，并根据需求调用各种工具（例如地图、外卖服务、日历等）来解决问题。
4、以一个虚拟个人助理AI智能体为例，其架构组件协同工作的过程如下：感知：通过语音识别感知用户的口头指令。规划：根据用户请求，规划系统决定需要执行的任务。记忆：短期记忆帮助记住对话中的临时信息，长期记忆提供用户偏好和历史交互记录。工具使用：调用日历API查找可用时间，使用地图API推荐餐厅。
5、AI智能体的应用领域 智能家居：智能体让家居设备变得更加智能和人性化。智能门锁能识别主人身份自动开门；智能灯光系统可以根据环境光线和用户需求自动调节亮度；智能窗帘能按照设定时间自动开合，为用户打造舒适便捷的居住环境。
人工智能大模型有哪些?
1、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。
2、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。
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。
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