與志同道合的伙伴們一起前進，前方還有指路明燈。

    在張俊平看來，這個世界上，就沒有更美好的事情了。

    弱人工智能是只能在特定的領域或任務中表現出人類的智能，而強人工智能已經能夠在任何領域或任務中表現出人類的智能，甚至超過人類的智能。

    至于超人工智能，這種在所有領域或任務中遠遠超越人類的智能程序，雖然有這個劃分，但在場所有人都十分懂事的沒有提及這個層級的人工智能開發工作。

    “AI算法的分類方式多，不同的學習機制、功能用途以及模型結構，已經有著許多科學家在專研。比如咱們大夏新科的語音精靈也是弱人工智能領域的項目成果。

    從線性回歸到邏輯回歸，還有決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡、如多層感知器……

    還有無監督學習的聚類算法、K均值、層次聚類、自編碼器……

    按照模型復雜度和更新方式，批處理算法下，批量梯度下降訓練的經典機器學習模型，能夠實時適應新數據流的在線學習算法，還有基于多層次非線性變換構建的復雜模型深度學習算法。

    以上這些都只是我做的一個簡要概述，并未窮盡所有可能的分類和對應的算法。

    實際的研發過程中，許多智能AI算法會根據具體應用場景和技術發展而不斷演進和創新。

    而我目前比較中意的有兩種，一種是生成式AI大模型，在自然語言處理領域中，經過大規模訓練能夠根據輸入自動生成輸出文本的深度學習模型。

    這類模型主要運用深度神經網絡結構，并且大多基于自回歸或變分自編碼器等框架設計而成，只不過太考驗數據資源庫的優秀程度，也十分考驗服務器運算性能。”

    雖然在場的都是數學專家、教授級別的精英人物，但有部分人都是術業專攻，所以周瑜不厭其煩的為大家都進行著科普。

    人無完人，更何況是在專業領域進行深耕的這部分精英，他們對專業以外其他領域的認知，可以說非常普通，甚至對某些領域的認知，還比不過普通大學生。

    生成式AI大模型的關鍵在于它們能夠利用大量數據進行自我學習，捕捉到數據分布的復雜性，并通過高效復雜的神經網絡結構實現高質量的文本生成。

    哪怕沒有腦海中的神秘晶體傳授知識，周瑜依靠前世的記憶也知道，隨著智能AI技術的發展，這些模型發展下去，會從文本生成，擴展到代碼生成、音視頻內容生成等多個領域。

    除此之外，還有基于深度學習的人工智能模型，能夠在工業領域、生化醫藥等需要數據處理分析的領域，大展拳腳。

    學習AI算法，尤其是深度學習和機器學習領域，需要扎實的數學基礎。