Vec、bERt）。
3.模型：基于transforr架构的语言模型（如Gpt）生成预测。
4.推理：根据用户输入，生成相关联的回答文本。
5.输出：将回答输出给用户。
5. 常见挑战
?数据依赖：AI需要大量高质量数据，数据偏差可能导致模型偏见。
?黑箱问题：深度学习模型的复杂性使决策过程难以解释。
?计算成本：训练复杂模型需要高昂的计算资源。
?安全与伦理：AI决策可能带来伦理和隐私问题。
6. 未来发展方向
?自监督学习（Self-supervised Learng）：减少对人工标注数据的依赖，提升AI的自主学习能力。
?多模态AI（ultiodal AI）：整合文本、图像、语音等多种输入，增强理解力。
?可解释性AI（Expable AI, xAI）：提高模型决策的透明度和可理解性。
?通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）：发展能够处理多任务的智能系统，接近人类智能水平。
人工智能的运行原理是通过数据、算法和计算资源的结合，实现从感知到行动的智能化过程。AI技术的核心是算法模型的设计与训练，而其目标是高效地从数据中提取知识并应用于实际问题。
