AI 的发展方式除了大模型，还包括以下方面：
高级游戏人机对弈算法AI伴随着神经⽹络的发展⽽出现的计算机模仿⼈脑神经元杰弗⾥⾟顿引领了多层神经⽹络⼤规模数据分析技术算力数据数据集对⼈⼯智能学习算法发展⾄关重要，AI时代的⽯油深度神经⽹络如何识别物体：简单细胞检测特征，复杂细胞汇总信息产⽣结果，通知更⾼层词简单细胞，逐级识别识别；判断；⾏动回答；逻辑推理；⽣成算法、算⼒、数据推动动着⼈⼯智能一路发展大模型是什么？本质就是两个文件：一个是参数文件，一个是包含运行这些参数的代码文件。参数文件更像是一个问答机器人的“大脑镜像”，因为它主要负责处理和生成文本信息，就像一个超级智能的聊天机器人。它能够理解问题，并根据其训练数据生成符合逻辑和语法的回答，但缺乏控制物理世界的能力。数据算法Generative文字接龙“知识库解压缩”工作原理介绍by FT做文章摘要，请调低0-0.2，创意写作，可以尝试0.6-0.8，不建议更高，会胡说八道ChatGPT网页版不可调，因此：API方式比直接用网页版ChatGPT可控性更高你可以明确地控制候选词汇的数量，确保模型不会生成概率非常低的词，适合有明确结构要求的任务。
数据集对⼈⼯智能学习算法发展⾄关重要，AI时代的⽯油深度神经⽹络如何识别物体：简单细胞检测特征，复杂细胞汇总信息产⽣结果，通知更⾼层词简单细胞，逐级识别识别；判断；⾏动回答；逻辑推理；⽣成算法、算⼒、数据推动动着⼈⼯智能一路发展大模型是什么？本质就是两个文件：一个是参数文件，一个是包含运行这些参数的代码文件。参数文件更像是一个问答机器人的“大脑镜像”，因为它主要负责处理和生成文本信息，就像一个超级智能的聊天机器人。它能够理解问题，并根据其训练数据生成符合逻辑和语法的回答，但缺乏控制物理世界的能力。数据算法Generative文字接龙“知识库解压缩”工作原理介绍by FT做文章摘要，请调低0-0.2，创意写作，可以尝试0.6-0.8，不建议更高，会胡说八道ChatGPT网页版不可调，因此：API方式比直接用网页版ChatGPT可控性更高你可以明确地控制候选词汇的数量，确保模型不会生成概率非常低的词，适合有明确结构要求的任务。top-p可以自适应地选择词汇数量，因此比top-k更灵活，尤其在生成多样性和连贯性之间提供了更好的平衡。Pre-Training世界模型预训练内容包括：编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、浪漫、科幻、悬疑、恐怖等书籍、（让AI生成语言更像人类）由于版权和费用，训练内容不包括期刊论文数据库
则提升效率→模态叠加本质洞见多源汇聚，融贯通达1.1.端侧模型不是"越小越好"，而是"够用更好"、"好用最好"2.2.设备算力决定了最优模型规模，未来终端需求将呈多样化3.3.多模态能力是突破通用计算的关键，仍有强需求39端侧Agents在终端设备上自主运行的智能代理程序，具备感知、决策、执行的闭环能力。核心观察A:大模型发展有两种路线：单一系统（快思考）vs双系统结合（快+慢思考）B:端侧资源约束要求最优化使用C:Agent是连接模型与应用的关键逻辑链条1.1.为什么需要Agent？A+B⇒双系统路线更适合端侧•资源有限性•任务复杂性•生态多样性1.2.Agent如何创造价值？B+C⇒双重价值实现•资源优化：任务分解、按需调用•生态连接：跨应用协作、UI理解1.3.发展趋势：•技术：从单一模型到多智能体协作•生态：从封闭应用到开放服务•交互：从指令执行到场景理解本质洞见自主循环，智在边端1.1.Agent不是锦上添花，而是端侧AI的必需品2.2.Agent的作用远不止于目前，未来，平台竞争将围绕Agent能力展开