解释matlab算法的ai？

以下为您推荐一些 AI 软件： Logic Pro X 教学软件：这是一个 AI 音乐制作教学平台，运用机器学习、音频处理技术，市场规模达数亿美元。它能教授音乐制作技巧，培养音乐人才，会根据用户的音乐基础和学习进度，推荐合适的课程和练习项目。 鲁班到家 APP：作为 AI 家居维修服务平台，采用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能为用户提供家居维修服务，解决生活难题，会根据用户的维修需求和地理位置，推荐附近的专业维修人员。 雪球财经 APP：这是一个 AI 金融投资教育平台，运用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能提供金融投资知识教育，提高投资者素质，会根据用户的投资经验和风险偏好，推荐合适的学习内容和投资组合。 穷游网社区：作为 AI 旅游体验分享平台，运用自然语言处理、图像识别技术，市场规模达数亿美元。它能让用户分享旅游体验，发现更多美好，会根据用户分享的旅游照片和文字进行分析和推荐。 此外，在画 CAD 图方面，以下是一些相关的 AI 工具： CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 Autodesk Fusion 360：这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 nTopology：这是一款基于 AI 的设计软件，可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 ParaMatters CogniCAD：这是一款基于 AI 的 CAD 软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，这些工具可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 另外，还有以下 AI 应用： 美丽修行 APP：这是一个 AI 美容护肤产品推荐平台，运用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品，例如根据用户的油性皮肤，推荐控油、保湿的护肤品。 360 儿童手表：这是一个 AI 儿童安全监控系统，运用图像识别、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能保障儿童安全，让家长放心，例如当孩子走出安全区域时，手表会自动向家长发送警报。 汽车之家 APP：这是一个 AI 汽车保养提醒系统，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能提醒车主及时进行汽车保养，例如当汽车行驶到一定里程时，APP 会推送保养提醒信息。 京东物流仓储管理系统：这是一个 AI 物流仓储管理系统，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能优化物流仓储管理，提高运营效率，例如通过智能算法优化货物存储位置，减少拣货时间。

以下是一些擅长网站前端网页设计的 AI 工具： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 5. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成了 AI 驱动的 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 8. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。 此外，以下是一些推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些外贸相关的 AI 应用 APP ： Logic Pro X 教学软件：这是一个 AI 音乐制作教学平台，使用机器学习、音频处理技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 技术为用户提供个性化的音乐制作教学服务，例如根据用户的音乐基础和学习进度，推荐合适的课程和练习项目。 鲁班到家 APP：作为 AI 家居维修服务平台，运用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 分析用户的维修需求和地理位置，为用户推荐附近的专业维修人员。比如用户家里的水龙头坏了，APP 会根据用户的需求安排维修人员上门服务。 雪球财经 APP：这是一个 AI 金融投资教育平台，采用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 技术为用户提供个性化的金融投资教育服务，包括投资课程、市场分析和投资策略等。比如根据用户的投资经验和风险偏好，推荐合适的学习内容和投资组合。 穷游网社区：作为 AI 旅游体验分享平台，使用自然语言处理、图像识别技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 技术对用户的旅游照片和文字进行分析和推荐，让用户分享旅游体验，发现更多美好的旅游目的地。比如用户分享自己的欧洲之旅，APP 会根据照片的内容和文字描述，推荐相关的旅游攻略和景点。 此外，还有一些其他领域的 AI 应用 APP ，如： 猎聘 APP：这是一个 AI 招聘求职平台，运用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数十亿美元。它利用 AI 技术分析求职者的简历和企业的招聘需求，为双方提供精准匹配。 链家 APP：作为 AI 房地产交易平台，采用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数十亿美元。它利用 AI 分析房地产市场数据和用户需求，为买卖双方提供安全、高效的交易平台。 智联招聘 APP：这是一个 AI 招聘筛选工具，使用自然语言处理、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 技术对求职者的简历进行分析和筛选，根据企业的招聘要求，为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房 APP：作为 AI 房地产评估系统，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它通过分析房屋的位置、面积、户型等因素，利用 AI 技术对房地产进行评估，为用户提供准确的房价参考。 腾讯游戏助手：这是一个 AI 游戏角色生成器，采用图像生成、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它可以利用 AI 技术为游戏开发者生成各种风格的游戏角色，丰富游戏内容。 墨迹天气 APP：作为 AI 天气预报助手，使用数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 分析气象数据，为用户提供准确的天气预报，包括温度、湿度、风力等信息，同时还能提供气象预警。

以下是一些能够生成 AI 头像的免费网站或软件： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计并利用 AI 建议。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 此外，您还可以参考以下资源获取更多相关信息： ：介绍 Midjourney 生成照片所需的提示词，包括电影类型、灯光等方面。 ：介绍用 Midjourney 生成盆景图片的关键词模板。 ：系统介绍在云端部署 SD 模型搭建 AI 头像生成网站的方法。 ：介绍使用 Flask、ngrok 和 Google Colab 利用免费 GPU 创建 AI 应用程序，如构建 Stable Diffusion 应用程序。

以下是一些能够生成产品背景图的 AI 产品： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 此外，还有一些 AI 驱动的背景更换工具，如： 1. Zmo：AI 商品背景替换工具（https://www.zmo.ai/aibackground），可为产品照片生成逼真的 AI 背景，能以较低成本创建令人惊叹且逼真的产品图片，可在几秒钟内个性化产品背景，并展示最佳背景下的产品，还能轻松更换各种背景，包括纯色、图案、渐变、纹理或自定义图像。 需要注意的是，这些 AI 模型在使用中可能会存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。

以下是为您找到的《InfoQ：中国 AI Agent 应用研究报告 2024》的链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b

以下是一些与 MATLAB 代码相关的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的智能编程辅助工具，提供多种编程相关能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的 AI 编程软件，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型微调。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议等帮助提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。

以下为您介绍一种在自制 2048 小游戏中应用的简单算法： 作者吵爷前阵子写了 BP 算法入门，因公式多遭批评，近期学习 Pygame 制作 55 的 2048 小游戏。偶然产生让 AI 玩的想法，简单与 GPT 交流后，带入一些简单算法使 AI 能运行游戏，虽性能不如人，但能直观感受算法对模型性能的提升，对初学者比看数学公式更友好。目前仅在基础逻辑做优化，后续会继续改进。未用到高级算法，但此案例可作为简单算法应用的参考。

目前较为先进的算法模型包括： 1. GPT4：是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo：为 ChatGPT 提供支持，专为对话模式优化。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面： 1. encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面： 由于大模型参数众多，如 GPT2 有 1.5B 参数，LLAMA 有 65B 参数，因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点，可使用内存占用更小的数据类型，如 16 位浮点数，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

算法在 AI 中具有重要地位。AI 技术的发展历程经历了多个阶段，包括早期的专家系统、博弈论和机器学习初步理论，知识驱动时期的专家系统、知识表示和自动推理，统计学习时期的机器学习算法如决策树、支持向量机和贝叶斯方法等，以及深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。 当前 AI 的前沿技术点众多，例如大模型如 GPT、PaLM 等，多模态 AI 包括视觉语言模型和多模态融合，自监督学习如自监督预训练、对比学习和掩码语言模型等，小样本学习如元学习、一次学习和提示学习等，可解释 AI 涉及模型可解释性、因果推理和符号推理等，机器人学涵盖强化学习、运动规划和人机交互等，量子 AI 包含量子机器学习和量子神经网络等，还有 AI 芯片和硬件加速。 需要注意的是，在物理科学等领域，我们期望构建特定的测量设备来测量我们“知道如何解释”的数量，但人工智能有时更像是一个黑匣子，正在测量某些东西，但至少在一开始我们不一定对它有任何解释。有时我们能够进行与我们知道的一些描述相关联的训练，从而得到一个粗略的解释，就像情感分析这样的情况，但常常并非如此。甚至在物理科学中也可能出现类似情况，比如测试一种材料是否刮擦另一种材料的表面，大概可以解释为材料的某种硬度，但实际上这只是一种测量，如果能成功地将其与其他事物联系起来，那就变得很重要。

以下是关于 AI 在图像算法识别方面的相关内容： 在图像识别方面，AI 技术自身带来的造假难题可由其自身的同僚互鉴打假来解决。目前已有不少网站通过对大量图片数据的抓取和分析，给出对画作属性的判断可能性，例如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，可能存在一些问题，如结构严谨的真实摄影作品会被误识别为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 另外，CNN（卷积神经网络）的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上更有效、快速，已应用于自然语言处理和图像识别等领域。 在汽车行业，AI 也有广泛应用： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试。 2. 车辆安全系统：用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统的性能。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化：用于汽车制造的生产线自动化，提高效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：帮助汽车公司分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 7. 电动化和能源管理：优化电动汽车的电池管理和充电策略。 8. 共享出行服务：优化路线规划、车辆调度和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 10. 车辆远程监控和诊断：提供实时诊断和支持。

很抱歉，目前没有关于基于 Python 从微博网站进行交友网站数据撷取与分析的相关内容。但一般来说，您可以考虑爬取用户的基本信息（如年龄、性别、地区等）、发布的内容（包括文字、图片、视频等）、关注与被关注关系等。分析方面，可以进行用户画像构建、社交关系网络分析、内容情感分析等。算法的选择可能包括聚类算法（如 KMeans）、分类算法（如决策树、随机森林）、关联规则挖掘算法（如 Apriori）等。不过需要注意的是，爬取微博数据需要遵守相关法律法规和网站规定。

以下是一些可以找到数据、算力、算法资源的途径： 关于数据：数据集对人工智能学习算法发展至关重要，AI 伴随着神经网络的发展而出现，多层神经网络大规模数据分析技术中的数据集是重要资源。 关于算力：您可以通过以下链接了解算力的相关内容： 算力的字面意思就是计算能力，可以直接转化成 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU，哪怕购买云服务，也是服务商买显卡“租”给您用。 关于算法：目前没有明确给出具体的算法资源获取途径，但您可以通过相关的学术网站、技术论坛等渠道进一步搜索。

对于人们质疑 AI 比核武器还具破坏性这一观点，不同的专家和相关人士有不同的看法。 巴菲特认为 AI 的发展让他感到紧张，认为其有做好事或坏事的潜力，就像核技术一样，“精灵”已被放出。 奥特曼表示人工智能虽会带来巨大好处，但也存在坏处，比如可能被卷入左右两派的纷争，若不小心还可能导致军备竞赛式的激增。 杨立昆不太认同 AI 可能带来灾难性后果，认为 AI 系统不太可能成为威胁人类的物种，但指出 AI 武器化存在风险，且随着其在人机交互中的介入，这种威胁会增加。同时，人们面对新技术革命往往会本能地产生恐惧。 总之，AI 的影响具有复杂性和多面性，需要综合看待其带来的好处和潜在风险。

以下是关于 AI 的一些名词解释和相关信息： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理，包括认知、理解、生成等部分 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题，涉及多门学科 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断 训练：通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）

以下是关于 AI 的一些名词解释、相关概念及应用场景： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），即让电脑处理和理解人类语言 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，涉及多门学科，近 30 多年已发展为多领域科际集成。 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断。 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，用大量标记过的数据训练系统以适应特定功能。 自然语言：自然语言（NLP）的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言，是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。 应用场景： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）

AI 即人工智能，是一个广泛的概念，旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI ，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，像上下文理解、情感分析、文本分类等，但不擅长文本生成。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

Transformer 的工作流程如下： 1. 输入嵌入（Input Embeddings）：将每个单词映射为一个向量，例如将“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码（Positional Encodings）：由于 Transformer 没有能捕获序列顺序的结构，如递归或卷积，所以给每个词位置加上位置编码，让模型知晓词语的相对位置。 3. 编码器（Encoder）：输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成，每层有两个核心部分，一是多头注意力机制（MultiHead Attention），用于捕捉单词间的依赖关系；二是前馈神经网络（FeedForward NN），对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器（Decoder）：编码器的输出被送入解码器层。解码器同样由多个相同层组成，每层除了编码器组件外，还有一个额外的注意力模块，对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入（Output Embeddings）：解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布，例如生成“我”“是”等单词的概率。 6. 生成（Generation）：基于概率分布，以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新，允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算，因此高效。残差连接和层归一化有助于优化网络。整体上，Transformer 无递归和卷积结构，计算并行化程度高，更适合并行加速。 Transformer 是一个大参数（千亿级别）的回归方程，其底层是 function loss 损失函数。它是在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。回归方程的 Function loss 拟合 A to B mapping 关系，实现数据集的压缩与还原。 在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容；LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT；GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC；AGI 指通用人工智能。公众传播一般会混用上述名词，但底层是 Transformer 结构。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。它与 Alpha Go 有差异，Alpha Go 是一个增强学习模型，学习结果会调整模型自身参数，有推理能力，但大语言模型在推理这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。