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AI基础概念

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在创建能够模拟人类智能行为的系统。这些系统能够学习、推理、解决问题、理解自然语言、识别模式、感知环境并采取行动。

了解AI领域的核心术语是深入学习人工智能的基础。本章节涵盖了从机器学习到深度学习，从神经网络到生成式AI的关键概念。

机器学习

让计算机从数据中学习并改进性能，而无需明确编程的AI分支。

深度学习

机器学习的一个子集，使用多层神经网络模拟人类大脑的学习过程。

大语言模型

能够理解和生成人类语言的大型AI模型，如GPT、Gemini等。

生成式AI

能够创建新内容（文本、图像、音频等）的AI系统。

Prompt Engineering（提示工程）是设计和优化输入提示，以引导AI模型产生期望输出的艺术和科学。良好的提示设计可以显著提高AI模型的性能。

ChatGPT是OpenAI开发的一款强大的大语言模型，能够进行自然语言对话、生成文本、回答问题等。

Gemini 3是Google开发的最新一代多模态大语言模型，能够处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型。

DeepSeek是深度求索公司开发的大语言模型，专注于代码生成和技术文档理解，在编程领域表现出色。

豆包是字节跳动开发的AI智能助手，支持多轮对话、内容创作、知识问答等多种功能，中文理解能力优秀。

千问是阿里云开发的大语言模型，支持多模态理解和生成，在中文场景下表现出色，适合企业级应用。

除了上述AI产品，还有许多优秀的AI工具值得探索，如Claude 3、Midjourney、DALL-E 3等。