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不同厂家的AI产品是底层算法不一样吗？比如ChatGPT和豆包

Answer

不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。

以常见的 ChatGPT 和豆包为例，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的，其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的，也有其自身的算法设计和优化。

在当前的 AI 领域，大多数 AI 应用程序都由大型语言模型（LLMs）驱动，其中只有几个基础模型，由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT-3.5 和 GPT-4，Google 有 Bard 等。

从相关的访问量数据来看，不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份，ChatGPT 的访问量较高，而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异，只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。

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References

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

当我们现在谈论人工智能时，我们通常谈论的是大型语言模型或简称为LLMs。大多数AI应用程序都由LLM驱动，其中只有几个基础模型，由少数几个组织创建。每家公司都通过聊天机器人直接访问他们的模型：OpenAI制作了GPT-3.5和GPT-4，它们驱动了[ChatGPT](https://chat.openai.com/)和微软的[Bing](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx&sydconv=1)（在Edge浏览器上访问）。Google在[Bard](https://bard.google.com/)的标签品牌下有各种模型。Anthropic制造了Claude和[Claude 2](https://claude.ai/)。还有其他我不会讨论的LLMs。第一个是[Pi](https://pi.ai/talk)，一个由Inflection构建的聊天机器人。Pi针对对话进行了优化，真的、真的想成为你的朋友（真的，试试看我在说什么）。它不喜欢做除了聊天之外的任何事情，尝试让它为你工作是一种令人沮丧的事情。我们也不会涵盖任何人都可以使用和修改的各种开源模型。它们通常对今天的普通用户来说不是很容易使用或有用，但是有真正的希望。未来的指南可能会包括它们。因此，这是一份快速参考图表，总结了LLM的现状：

聊天机器人Top20

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|4月访问量（万Visit）|相对3月变化||-|-|-|-|-||1|ChatGPT|AI ChatBots|180600|0.021||2|‎Google Gemini|AI ChatBots|41440|-0.044||3|Claude|AI ChatBots|6597|0.213||4|POE|AI ChatBots|4816|-0.04||5|Google bard|AI ChatBots|3307|-0.244||6|Kimi智能助手|AI ChatBots|1957|0.607||7|百度文心一言|AI ChatBots|1683|0.138||8|MaxAI.me|AI ChatBots|1130|2.079||9|DeepAI|AI ChatBots|1033|0.038||10|阿里通义千问|AI ChatBots|677|0.327||11|FlowGPT|AI ChatBots|525|0.098||12|Monica|AI ChatBots|522|0.09||13|popai|AI ChatBots|410|0.07||14|Sider|AI ChatBots|360|0.008||15|抖音豆包AI|AI ChatBots|343|0.266||16|MyShell|AI ChatBots|290|0.737|

聊天机器人Top20

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|6月访问量（万Visit）|相对5月变化||-|-|-|-|-||1|ChatGPT|AI ChatBots|285800|0.144||2|‎Google Gemini|AI ChatBots|34150|-0.185||3|Claude|AI ChatBots|6501|-0.009||4|POE|AI ChatBots|4379|-0.119||5|Kimi智能助手|AI ChatBots|2280|0.013||6|Google bard|AI ChatBots|1844|-0.235||7|百度文心一言|AI ChatBots|1660|-0.068||8|DeepAI|AI ChatBots|945|-0.149||9|阿里通义千问|AI ChatBots|808|0.007||10|MaxAI.me|AI ChatBots|735|-0.226||11|抖音豆包AI|AI ChatBots|621|0.178||12|Monica|AI ChatBots|576|-0.066||13|Sider|AI ChatBots|483|-0.014||14|FlowGPT|AI ChatBots|428|-0.212||15|popai|AI ChatBots|368|-0.232|

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2025-02-19
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2025-02-19
如何系统的学习AI
以下是系统学习 AI 的方法： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情，即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2025-02-19
deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调（SFT）。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，从用户初始问题出发，唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识，对问题进行多步推导，为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景：DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题，但计算成本更高。日常查询中，ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点：DeepSeek R1 更加透明，研究细节可复现，权重可下载。
2025-02-17
如何高效使用chatgpt
以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2025-02-14
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。
2025-02-13
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
chatgpt5最新消息
以下是关于 ChatGPT 的最新消息： 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法，并给出了详细的 Prompt，包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息，对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点：明确告诉它想要准确答案且无幻觉；改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平；得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。
2025-02-13
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别，原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面： 1. 在 App Store 排名上，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部和市场投放，完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面，DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面，DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上，DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练。 6. 在回答用户问题时，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，以提升最终回答的质量，而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面：DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型，但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如，DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略，使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
抖音内部有哪些大模型？你用的是哪个？ 豆包和coze分别用的是哪个？
抖音内部使用的大模型包括月之暗面 KIMI、豆包、Minimax、通义千问和智谱清言。 关于模型的特点和选择： Dify 是开源的，有直观界面和多种功能，社区活跃；Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务，其插件能力丰富、搭建效率高。 豆包的 function call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出较擅长；MiniMax 处理文字速度快；GLM 对用户提示词理解较好。模型选用需根据习惯、响应速度、生成质量、调用费用等综合考虑，且各模型在不断迭代。 需要注意的是，以上回答由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-13
对DeepSeek-R1、GPT-4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析
以下是对 DeepSeekR1、GPT4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析： 通义千问： 通义团队将 Qwen2.5Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama3.1405B 以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.572B 进行了对比。在所有 11 项基准测试中，Qwen2.5Max 全部超越了对比模型。 Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架，企业和开发者可通过阿里云百炼调用新模型 API，也可在全新的 Qwen Chat 平台上使用。 DeepSeekR1： 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”新阶段。 其思考与表达碾压了包括 GPT4o、Claude Sonnet3.5、豆包等模型，思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。 目前关于文心一言、海信星海和混元模型在上述内容中未提供具体的性能对比信息。
2025-02-12
豆包和deepseek的区别
DeepSeek R1 与豆包存在以下区别： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。而豆包不属于此技术路线。 2. 思考方式：在回答用户问题前，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量，这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。豆包可能没有这种特定的思考方式。 3. 输出效果：从相关对比来看，DeepSeek 的思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝，被认为碾压了包括豆包在内的其他模型。
2025-02-10
我想做个智能体专门帮我写更行各业的朋友圈收钱文案，我应该如何开始，我没做过扣子的智能体，只是在豆包简单做过
如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案，可以参考以下步骤： 1. 明确智能体的名称和简介：例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”，简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群：目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案，解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能： 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面： 设计工作流，包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库，收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对，确保准确性和专业性。 5. 商业化场景： 可以为个人创业者提供文案支持，帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务，提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是，在医疗等严肃领域，为了保证回答的准确性，应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。
2025-02-07
即梦或豆包绘画提示词
以下是关于 AI 绘画提示词的相关内容： 在制作 AI 视频短片时，对于剧本中的人物形象，如老船长年轻形象，可通过性格特征和时代背景生成提示词、上传角色参考图并扣除角色背景以进行垫图操作，生成全身、半身、侧身等多角度人物图。场景主要包括海上、沙漠、市集，提示词从剧本中的画面描述提取，采用文生图模式并准备好风格图进行垫图，上传角色图和场景背景以提高融合度。 即梦 AI 视频生成时，为避免重复“抽卡”，可使用公式“【主体 A】+【外观描述】+【运动】，【主体 B】+【外观描述】+【运动】，【主体 C】+【外观描述】+【运动】”，同时 prompt 应简洁明了，避免复杂语言。 对于 SD 新手，有以下提示词相关的资源：Majinai：
2025-02-07
用lua语言写一个a星算法
很抱歉，目前知识库中没有关于用 Lua 语言编写 A 星算法的相关内容。但我可以为您提供一个 A 星算法的基本框架和思路，您可以根据这个来尝试用 Lua 语言实现： A 星算法是一种在图形中寻找最短路径的常见算法。以下是其基本步骤： 1. 初始化 创建开放列表和关闭列表。 将起始节点添加到开放列表，并设置其 g 值（从起始节点到当前节点的实际代价）为 0，f 值（f = g + h，其中 h 是从当前节点到目标节点的估计代价）为 h 值。 2. 主循环 从开放列表中取出 f 值最小的节点作为当前节点。 将当前节点从开放列表移到关闭列表。 对于当前节点的所有相邻节点： 如果相邻节点在关闭列表中，跳过。 计算相邻节点的 g 值（通过当前节点的 g 值加上从当前节点到相邻节点的代价）。 如果相邻节点不在开放列表中，将其添加到开放列表，并设置其 g 值和 f 值。 如果相邻节点已经在开放列表中，且新计算的 g 值更小，更新其 g 值和 f 值。 3. 找到目标节点 当目标节点被添加到关闭列表时，算法结束。通过从目标节点回溯到起始节点，即可得到最短路径。 希望以上内容对您有所帮助，祝您成功实现用 Lua 语言编写 A 星算法。
2025-02-19
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
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2025-02-18
如何基于你的模型对一台工业设备（钢板划线印字装备）进行故障诊断和预测性维护，从以下几个方面进行分析 1.技术栈：数据采集与通讯，数据库，算法，前端，微服务、应用等，并进行软件选型 2.硬件选型：工业设备、边缘计算设备，软件部署硬件，分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性：要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性：考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性，若以此进行招标，如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树，包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树： 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
机器学习的子领域包括： 监督学习，常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习，如聚类、降维等算法。 强化学习，那深度学习是哪一种啊
深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中，深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括： 1. 具有复杂的网络结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2025-01-21