AI发展

在人工智能浪潮席卷全球的今天，面对纷繁复杂的技术分支，如何选择适合自身发展的方向成为许多人面临的现实课题。当前AI技术生态可大致划分为基础层技术（机器学习、深度学习）、应用层技术（计算机视觉、自然语言处理）以及近年来崛起的生成式AI（AIGC）等类别。了解这些技术的基本特征与应用场景，是做出明智选择的第一步。 评估个人背景与兴趣矩阵 选择AI技术方向并非盲目…

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门广泛的科学领域，其目标是创造能够模拟人类智能行为的机器或软件系统。这些智能行为包括学习、推理、感知、理解语言和解决问题等。AI的核心在于使机器能够执行通常需要人类智慧才能完成的任务。 机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能的一个关键子领域。它专注于研究算法和统…

2025年人工智能领域的重要会议已陆续落下帷幕，从计算机视觉顶会CVPR到自然语言处理领域的ACL，从综合性人工智能盛会AAAI到专注机器学习的ICML，这些会议不仅是学术交流的平台，更是技术风向的指示灯。随着技术的成熟，行业应用与伦理治理成为今年会议的突出亮点，各类组织正积极布局生成式人工智能、具身智能和AI for Science等前沿方向。 生成式人工…

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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。它旨在让机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 从学科定义上看，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括…

人工智能大模型的发展走过了一条从量变到质变的技术突破之路。早期的自然语言处理模型主要基于词袋模型和浅层神经网络，其局限性在于难以理解语言的深层语义和上下文关系。2017年Transformer架构的提出成为关键转折点，其自注意力机制使模型能够并行处理序列数据，奠定了大模型发展的技术基础。 随后的发展路径呈现出清晰的阶段性特征： 萌芽期(2018-2020)：…

在人工智能浪潮席卷全球的今天，“AI”与“大模型”已成为科技界的高频词汇，然而两者常被混为一谈。事实上，人工智能作为一门学科已有近70年历史，而大模型仅是这片星空中最新升起、最耀眼的一颗星。理解二者的本质差异与技术脉络，不仅有助于拨开概念迷雾，更能把握智能技术发展的内在逻辑与未来走向。 概念范畴：包容与专属的差异 人工智能（AI）是一个宏大的学科领域，致力于…