持续学习与专业深化 当你熟悉了基础知识，你就可以根据自己的兴趣专长，选择计算机视觉自然语言处理或其它领域的论文进行深入阅读在这个过程中，不断实践和理解新模型，会让你在这个领域不断深化总结，人工智能的入门并非易事，但通过持续学习掌握工具和基础知识，你将逐步揭开这个神秘领域的面纱。

制作AI人工智能涉及跨学科知识和技术，如计算机科学数学和机器学习以下是创建AI人工智能的步骤1 数据收集初始步骤是搜集大量数据，以便AI模型能够学习这些数据可能包括文本图像声音等多种格式2 数据预处理对搜集的数据进行清洗整理和标注等预处理工作，以帮助AI模型更有效地从数据中。

二产品方案设计 可以通过业务流水线顺序梳理业务分类过程分析资源评估资源收集设计研发方案6个步骤对人工智能产品进行设计方面的思考三需求转化 产品永远为满足需求而存在，人工智能产品的核心是模型，数据是建立模型的要素将需求转化为产品，需要先将需求与数据进行联系，然后建立数据模型。

豆包云雀抖音字节跳动在8月17日宣布开始对外测试人工智能对话产品“豆包”豆包基于抖音的云雀模型开发，旨在为用户提供个性化的信息获取体验智谱清言 智谱清言基于ChatGLM模型，由一家清华系AI公司智谱华章推出该模型旨在提升语言理解与生成能力，为用户提供高质量的对话服务商量 商量是商汤。

GPT是“Generative Pretrained Transformer”的缩写，是一个由OpenAI开发的人工智能语言模型它是一种基于深度学习的人工神经网络，用于文本生成和自然语言处理GPT2是GPT的第二个版本，是一个由175亿个参数构成的超大型深度学习模型ChatGPT是基于GPT2模型开发的，是一种用于生成对话的自然语言处理。

4 人工智能大模型在自然语言处理对话系统机器翻译摘要生成问题解答文本分类等领域有广泛的应用，为用户提供强大的语言交互和智能化服务5 尽管构建和训练这些大模型需要大量的计算资源和数据，通常由大型研究机构或公司进行开发和维护，但它们通过在海量数据上进行预训练，学习了语言的模式和规律。

Builder是一款功能强大的人工智能开发工具，它在自然语言处理图像识别语音识别机器学习等多个领域提供了广泛的支持通过Builder，开发者能够轻松处理数据，训练模型，并将模型部署到实际应用中这个平台不仅简化了开发流程，还极大地提高了开发效率更重要的是，AIBuilder还提供了一系列丰富的API和工具。

1 人工智能大模型指的是采用深度学习技术创建的巨型神经网络模型，它们的参数数量以亿计，能够在大量数据上进行训练，展现出卓越的语言理解生成和推理能力2 这些模型的核心特征是在大规模数据集上进行预训练，从而拥有广泛的语言知识和理解力3 经过特定任务的微调后，人工智能大模型能够适应各种。