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一、核心技术突破1.预训练架构创新基于GLM预训练架构迭代升级，2023年推出千亿基座对话模型ChatGLM，2024年发布GLM-4大模型，支持长上下文、多模态能力及更低推理成本，性能达到GPT-4的90%-100%。采用MoE（混合专家）架构训练万亿稀疏模型，实现参数效率与推理速度的平衡，支持中英双语千亿级模型GLM-130B的商用落地。...
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智能体的构建是一个系统性工程，涉及目标定义、模块设计和技术实现等多方面内容。1.目标与任务定义需明确智能体的核心任务（如家庭清洁、自动驾驶等）、操作环境（开放/封闭）及反馈机制（强化学习中的奖励函数）。应用场景的差异性直接影响感知模块的精度需求和决策算法的复杂度。2.核心模块设计感知模块：通过传感器、摄像头等设备收集环境数据，需根据场...
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一、架构设计关键要素1.多模态感知与交互层基于多模态大模型的智能体通过整合视觉、语言、环境传感器等多源数据，构建动态环境感知能力，减少传统模型在复杂场景中的幻觉问题。架构需支持实时反馈循环，例如人类行为感知与情感分析驱动的交互优化模块。2.协同决策层采用分布式多智能体框架，通过角色分工（如产品经理、开发、测试角色映射）和任务分解机制提...
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一、技术演进与核心能力突破1.自主决策闭环AI智能体通过“感知-决策-行动”闭环机制，结合大模型的知识支持与动态执行能力，实现全链条问题解决。例如金融风控场景中，智能体可在0.8秒内完成风险识别到资金冻结的全流程操作2.动态进化学习采用强化学习框架的智能体可快速迭代知识库，某电商客服智能体3个月内将投诉解决率从68%提升至92%，知识库周...
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智能AI（人工智能）是以计算机系统为载体，通过数据和算法模拟人类认知与决策能力的智能体系。其本质是构建能够感知环境、处理信息并自主执行任务的工程系统，而非复刻人类意识。以下从核心内涵与技术架构两方面展开解析：一、智能AI的本质特性1.功能定位作为人类智能的延伸工具，AI通过统计学原理处理复杂数据，实现模式识别与自动化决策。例如自动驾驶系统通过传...
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一、工作场景提效技巧1.智能写作与文档处理?使用ChatGPT等工具快速生成邮件初稿和PPT框架，输入指令如"写客户感谢函"即可获得专业文案?通过NotionAI整理会议录音并提取关键信息，自动生成结构化会议纪要?借助WPSAI分析Excel数据，处理复杂公式和可视化图表制作，如考勤统计等场景2.任务流程优化?用Tod...
.png&w=200 "普通人如何运用ai;人工智能赋能大众生活：普通人轻松掌握AI工具实现高效工作与品质提升")
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一、工作场景重构1.流程自动化会议纪要生成：语音笔记工具可自动识别会议重点，去除冗余信息，支持文字搜索回溯办公文档处理：AI自动生成PPT框架、优化Excel数据分析、撰写周报初稿，节省60%常规工作时间设计创意辅助：文生图工具快速产出视觉方案，设计人员专注优化核心创意2.决策优化利用AI数据分析插件处理商业数据，自动生成可视化报...
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一、入门路径选择1.零基础启动优先掌握自然语言交互工具（如ChatGPT、文心一言），通过日常对话式指令完成文案生成、数据分析等基础需求手机原生AI工具（小爱同学、Siri）实现语音备忘录、智能家居控制等生活场景应用2.场景化学习法工作场景：用WPSAI生成PPT大纲，钉钉AI整理会议纪要生活场景：KeepAI定制健身计划，百...
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一、环境准备与基础操作1.注册与登录访问官网或抖音小程序：官网地址为`www.`，抖音用户可直接搜索「即梦AI」小程序支持手机号/邮箱注册，或通过抖音账号一键绑定（需≥5个粉丝和实名认证）2.界面导航左侧灵感瀑布流：参考热门作品的提示词和模板右侧创作区：包含文生图、图生视频、数字人等核心功能入口个人中心：查看任务进度、历史作品...
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一、核心技术突破1.大模型升级与多模态融合AI大模型参数规模突破数万亿级，实现多模态数据（文本/图像/视频/生物信号）的深度理解与生成^[2][3][8]^。OpenAI等机构推出的通用大模型已应用于医疗影像分析、工业设计等复杂场景，推理速度较前代提升数十倍。2.边缘计算与量子-AI协同量子芯片与AI算法的结合使药物研发周期缩短至数月，而...
