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吧主一觉醒来天塌了

人工智能行业的主流分支涵盖了广泛的技术领域和应用方向，以下为整理后的主要分类： 1. 机器学习（Machine Learning, ML） - 监督学习：分类、回归等任务。 - 无监督学习：聚类、降维（如PCA）。 - 强化学习：动态决策（如游戏AI、机器人控制）。 - 联邦学习：分布式数据训练，注重隐私保护。 2. 深度学习（Deep Learning, DL） - 神经网络：CNN（图像处理）、RNN/LSTM（时序数据）、Transformer（NLP）。 - 生成模型：GAN（图像生成）、VAE（数据生成）。 3. 自然语

截至2023年，国际上主流的AI大语言模型主要包括以下几种： 1. OpenAI的GPT系列： - GPT-3：拥有1750亿参数，是目前最知名的大语言模型之一，广泛应用于文本生成、翻译、问答等任务。 - GPT-4：OpenAI在2023年推出的最新版本，参数规模更大，性能更强，支持多模态输入（如文本和图像）。 2. Google的BERT系列： - BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：虽然参数规模不如GPT-3，但在自然语言理解任务中表现优异，广泛应用于搜索引擎、问答系统等。 -

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