人工智能模型类别包括，人工智能模型类别包括哪些

人工智能(AI)的不同维度分类

人工智能（AI）的不同维度分类主要包括以下四个方面：按数据模态分类 图像模态：处理二维/三维像素矩阵数据。示例包括图像分类（如ResNet识别ImageNet千类物体）、目标检测（如yolo实时检测交通信号灯）以及医学影像分析（如UNet分割肿瘤区域）。文本模态：处理字符序列或词嵌入向量。

人工智能的层次可以从运算智能、感知智能、认知智能和自主智能四个方面来划分：运算智能 运算智能包括机器的超强存储能力和超快计算能力。基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境，是运算智能的重要特点。

人工智能（AI）可根据其功能、能力和应用场景被分类为几种主要类型： 狭义人工智能（Narrow AI）- 定义：专注于特定任务或应用领域的AI系统。这类AI在特定任务上表现出色，但无法超出其编程范围。- 示例：语音识别系统（如Siri、alexa）、推荐系统（如NETFlix的推荐算法）、图像识别软件等。

认知AI 认知AI专注于模拟人类的认知过程，包括学习、理解、记忆、思考和解决问题。它能够在处理复杂和模糊的信息时模仿人类的智能行为，通过数据挖掘、自然语言处理（NLP）和智能自动化等技术不断学习。

多选题:人工智能模型可以划分为()

人工智能模型可以划分为单模态和多模态。分析说明：单模态人工智能模型：这类模型主要处理单一类型的数据。例如，有的模型专注于处理图像数据，进行图像识别或分类；有的则专注于处理文本数据，进行自然语言处理或情感分析。单模态模型在各自擅长的领域内通常具有较高的性能和准确性。

人工智能模型根据参数规模的差异可以被划分为大模型和小模型。一般而言，大模型在计算资源和训练时间的需求上更为庞大，而小模型则在资源有限的情况下更为适用。首先，大模型与小模型在参数量上存在显著差异。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。

垂直领域大模型 医疗大模型 华为云盘古气象大模型：用于气象预测与灾害预警。DeepMind AlphaFold 3：专注于蛋白质结构预测，助力药物研发。教育大模型 科大讯飞星火大模型：支持智能辅导、语言学习与教育评估，提升教学效率。金融大模型 度小满轩辕大模型：提供金融数据分析、风险评估与投资决策支持。

人工智能（AI）的不同维度分类主要包括以下四个方面：按数据模态分类 图像模态：处理二维/三维像素矩阵数据。示例包括图像分类（如ResNet识别ImageNet千类物体）、目标检测（如YOLO实时检测交通信号灯）以及医学影像分析（如UNet分割肿瘤区域）。文本模态：处理字符序列或词嵌入向量。

人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。

列举几种常见的人工智能模型

以下是几种常见的人工智能模型：线性回归模型：这是一种用于预测变量间线性关系的模型。它通过最小化预测值和实际值之间的差距（损失函数）来调整参数，从而实现对未知数据的预测。线性回归模型在经济、工程等数值预测领域有着广泛的应用。决策树模型：决策树模型常用于分类或决策任务，其工作原理类似人类“层层筛选”的思考逻辑。

我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。

人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。

可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。垂直领域大模型 医疗大模型 华为云盘古气象大模型：用于气象预测与灾害预警。