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1 发展历程

之前的文章有写过，这里再引用一下面的图

2 机器学习（ML，Machine Learning）

2.1 深度学习（DL，Deep Learning）

深度学习作为人工智能领域的一种重要技术，其应用领域非常广泛，例如👇

（1）图像识别和处理
  使用卷积神经网络（CNNs）来识别和分类图像中的对象，以及进行图像分割和图像生成。

（2）语音识别
  通过深度学习模型，如循环神经网络（RNNs）和长短期记忆网络（LSTMs），来识别语音命令或将语音转化为文本。

（3）自然语言处理（NLP）
  在机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等领域的应用，通常使用到的模型包括Transformers和BERT。

（4）自动驾驶汽车
  深度学习用于处理来自传感器的数据，使汽车能够识别道路上的物体，如行人、其他车辆和交通标志，并作出决策。

（5）医学诊断
  在医学影像分析中，深度学习被用来识别疾病标志，如肿瘤的自动检测和分析。

（6）推荐系统
  深度学习模型分析用户行为，为用户推荐商品或内容，常见于电子商务和社交媒体平台。

（7）游戏
  在棋类游戏、视频游戏中，深度学习被用来训练能够与人类玩家竞争的AI。

（8）安全监控
  使用深度学习进行异常行为的检测，如监控视频中的不寻常活动。

（9）金融领域
  用于算法交易、信用评分、欺诈检测和风险管理等。

（10）生物信息学
  在基因组学、蛋白质结构预测等领域，深度学习有助于理解生物数据的复杂模式。

（11）艺术创作
  深度学习可以用于生成音乐、绘画、写作等艺术作品。

3 AI Agent（人工智能体）

  AI Agent（人工智能体）是一个广泛的概念，跨越了多个人工智能领域，它主要关注于创建能够自主操作、做出决策和与环境互动的智能系统。
  AI Agent的概念涵盖了从简单的软件代理到复杂的自主机器人的广泛范围，它们的共同特点是能够在一定程度上自主地执行任务，做出决策，并根据其环境或从经验中学习，它也是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。不同于传统的人工智能，AI Agent 具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力。
  AI Agent 和大模型的区别在于，大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的，用户prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而AI Agent的工作仅需给定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。

4 人工智能AI社区

4.1 磨搭社区

  魔搭社区是AI开发者社区之一。

官方网站：https://modelscope.cn/my/overview

4.2 Hugging Face

  Hugging Face 是一个知名的人工智能社区和公司，专注于自然语言处理（NLP）技术的开发和应用。他们最著名的产品是 Transformers 库，这是一个广泛使用的开源库，提供了众多预训练的 NLP 模型，如 BERT、GPT、T5 等，可用于文本分类、信息抽取、文本生成等多种任务。
  Hugging Face 的社区非常活跃，涵盖了众多 AI 研究者、开发者和爱好者。在这个社区中，成员们可以分享和讨论最新的研究成果、技术问题和行业动态。除此之外，Hugging Face 还提供了一个在线平台，用于模型的托管、共享和协作，极大地促进了 NLP 领域的开源协作和知识共享。

官方网站：https://huggingface.co/