人工智能核心术语及最新技术与应用场景分析

# 人工智能核心术语及最新技术与应用场景分析
## 核心术语列表
- 生成式人工智能（AIGC）
  - 定义
  - 应用领域
    - 文本生成
    - 图像生成
- 通用人工智能（AGI）
  - 特征
  - 研究现状
- 大语言模型（LLM）
  - 发展历程
  - 代表模型
    - GPT系列
    - BERT系列
- 生成对抗网络（GAN）
  - 基本原理
  - 应用场景
    - 图像生成
    - 无监督学习
- 扩散模型（Diffusion Model）
  - 机制
  - 对比GAN
- Transformer架构
  - 原理
  - 优势
- 多模态（Multimodal）
  - 定义
  - 应用案例
- 自然语言处理（NLP）
  - 任务类型
    - 语义分析
    - 语音识别
- 计算机视觉（CV）
  - 图像分类
  - 目标检测
- 强化学习（RL）
  - 基本概念
  - 应用领域
    - 游戏
    - 机器人
- 提示工程（Prompt Engineering）
  - 技巧与策略
  - 对模型输出的影响
- 算力（Computing Power）
  - 硬件需求
  - 影响因素
- 向量数据库
  - 功能
  - 重要性
- 预训练与微调
  - 方法
  - 益处
- 开源模型（如Llama、DeepSeek）
  - 优势
  - 社区支持
## 最新技术延伸
- GPT_4o（逻辑推理强化）
  - 特点
  - 可能的应用
- DeepSeek R1（纯强化学习模型）
  - 运行机制
  - 应用案例
- 混合专家网络（MoE）
  - 定义
  - 应用场景
- 多因素验证（MFA）
  - 安全性
  - 实施方法
- 量子计算（QC）
  - 概念
  - 发展趋势
## 应用场景
- 数字艺术生成
  - 作品示例
  - 工具与平台
- 个性化推荐系统
  - 工作原理
  - 营销应用
- 智能客服（AI Agent）
  - 聊天机器人
  - 应用案例
- 医疗诊断辅助
  - 临床数据分析
  - 验证模型的准确性
- 自动驾驶决策
  - 技术挑战
  - 未来发展