​人工神经网络，是当下实现人工智能最主要的技术研究方向之一，我们所看到的AI落地产品，大部分都使用了人工神经网络的技术。人工智能神经网络之所以有如此广泛的应用和研究的价值，就是因为它不像以往传统的纯数学模型，不只是从数学的角度考虑人工智能的发展，而是在原来的纯数学模型的基础上加入了生物领域的知识、以及电脑硬件方面的知识体系，从更具体的落地应用方向去考虑，比如如何更快的学习，更简捷方便的部署等，而以

谈起大模型，第一时间想到的是什么？是主流的ChatGPT？或者GPT4？还是DALL-E3？亦或者Midjourney？以及Stablediffusion？还是层出不穷的其他各类AI Agent应用工具？大模型在2023年突然遍地开花，井喷式发展，尤其是后半年，几乎大部分科技公司、学术团体、研究机构、以及学生团队都在发布各自的大模型，感觉大模型突然从洛阳纸贵到了唾手可得。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指通过人工智能技术生成的各种文本、图像、音频和视频等多媒体内容。AIGC技术是机器学习和自然语言处理等技术的结合，通过对海量数据的学习和分析，可以让计算机模拟人类的创造力和判断力，自动生成符合人类需求的内容。AIGC技术的发展可以追溯到上世纪50年代，当时计算机科学家就开始尝试使用计算机生成语言模型。随

深度学习依赖于神经网络所提取的特征而闻名，在以往传统的学习方法中，特征往往是通过具有经验的专家来提取的，而深度学习方法中的特征提取是通过人工神经网络自动提取的，相比而言，深度学习方法对于特征的提取不仅要求更低，不需要专家的参与，而且少了人为的干预，对于特征本身的提取也更加全面，这也是深度学习最近几年在实际应用中越来越受欢迎的原因之一。

上一篇文章中，我们介绍了RetNet、RWKV、Mamba等有可能会替代Transformer的模型架构，这一篇文章我们将要介绍另外三个有可能会替代Transformer的模型架构，它们分别是UniRepLKNet、StripedHyena、PanGu-π，想了解之前的内容，请前往《》一文查阅。

为了更进一步地发展中国人工智能的技术，培养相关的人工智能人才，同时对人工智能从业者的工作进行规范，相关部门不仅从政策、资金、人才等方面给予人工智能产业的支持，也制定颁发了相应的人工智能证书来引导人工智能人才的可持续发展和规范行业的良性发展。目前国家认可的人工智能证书颁发机构主要有工信部、人社部、中国人工智能学会等，相关的人工智能证书主要有工信部的人工智能算法工程师（初级、中级、高级）；人社部的人工

想必大部分个人报考人工智能证书的目的都是为了就业，或者升职和加薪，当然还有一些可能是单位的要求，必须要考取人工智能相关的证书。由于人工智能是新型技术产业，证书的作用才刚开始显现，随着人工智能技术的发展，社会对人工智能证书的认可度的增长，以及人工智能证书体系的越来越完善，未来也有可能会加入到评选职称的体系当中。相信未来会有更多的人参加人工智能证书考试的。.........

摘要：迪士尼宣布2026年推出首部AI主导电影，制作成本下降80%，其核心在于多模态AI的全栈能力。GPT-5作为关键技术，实现了文本、图像、音频、视频的联合理解与生成，通过跨模态对齐和动态记忆系统提升效率。采用稀疏混合专家架构（SMoE），按需调用专家模块，能耗降低60%以上。AI将内容产业从线性生产转变为实时生成，大幅降低成本并提升交互性，但也面临版权和创意同质化挑战。人类创作者的核心价值转向

考试重点有代码编程Agent模型的应用、医疗健康Agent模型的应用、教育办公Agent模型的应用、城市交通Agent模型的应用、搜索推荐Agent模型的应用、娱乐传媒Agent模型的应用、数字建模Agent模型的应用、空间具身Agent模型的应用、Midjourney工具实战操作、StableDiffusion-WebUI工具实战操作、StableDiffusion-ComfyUI工具实战操作、

深度学习依赖于神经网络所提取的特征而闻名，在以往传统的学习方法中，特征往往是通过具有经验的专家来提取的，而深度学习方法中的特征提取是通过人工神经网络自动提取的，相比而言，深度学习方法对于特征的提取不仅要求更低，不需要专家的参与，而且少了人为的干预，对于特征本身的提取也更加全面，这也是深度学习最近几年在实际应用中越来越受欢迎的原因之一。