以下是一些常见的 AI 相关缩写及对应含义：
人工智能：一种目标，让机器展现智慧，Artificial Intelligence，简称AI生成式人工智能GenAI：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容，Generative AI简称GenAI机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称LLMsChatGPT：一个应用实例，形象比喻：通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释：Chat聊天，G:Generative生成，P:Pre-trained预训练，T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例，它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的对话机器人，它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下：AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图：更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型，也可以继续往下看，会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下：
人工智能：一种目标，让机器展现智慧，Artificial Intelligence，简称AI生成式人工智能GenAI：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容，Generative AI简称GenAI机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称LLMsChatGPT：一个应用实例，形象比喻：通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释：Chat聊天，G:Generative生成，P:Pre-trained预训练，T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图：AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例，它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）的对话机器人，它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下：AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图：更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型，也可以继续往下看，会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下：
AI分为ANI和AGI，ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事，如智能音箱，网站搜索，自动驾驶，工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence，做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习，从A到B，从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展，因为现有的数据快速增长，神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据？[content]数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据，一，手动标注，二，观察行为，三，网络下载。使用数据的方法，如果开始搜集数据，可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队，因为大多数AI团队可以反馈给IT团队，说明那种类型数据需要收集，以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用，可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现，不正确，缺少的数据，这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中，人们理解图片，视频，文本很简单，但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。