通过将复杂的教师模型的知识迁移到更小的学生模型中，一方面显著减少了模型的参数量和计算量，简化了训练过程，占用的存储空间也更少，适合部署在资源受限的设备上；而随着高质量小模型加快在手机、PC 等终端侧大规模部署的步伐，又进一步推动了 AI 推理功能以及多模态生成式 AI 应用（比如文档摘要、AI 图像生成、实时语言翻译等）在终端侧的广泛落地，为 AI 技术向更广泛端侧普通用户的普及提供了重要支持。根

同时，Microsoft Copilot 作为 Microsoft 365 的一部分，集成了 GPT-4 Turbo 等先进的大型语言模型，为用户提供了跨应用程序的智能辅助体验， 支持 Word、Excel、PowerPoint 等多个办公软件，并能根据用户习惯和偏好提供个 性化工作建议。以及其他一些特色模型，目的是提供一个全面的指南，帮助用户了解和使用国外的人工智能大型模型（AI大模型），以便在

大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造、生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域。巨大的规模、涌现能力、更好的性能和泛化能力、多任务学习、大数据训练、强大的计算资源、迁移学习和预训练、自监督学习、领域知识融合、自动化和效率。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机器人或其他形式的系统，具

大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造、生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域。巨大的规模、涌现能力、更好的性能和泛化能力、多任务学习、大数据训练、强大的计算资源、迁移学习和预训练、自监督学习、领域知识融合、自动化和效率。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机器人或其他形式的系统，具

预训练与微调：Masked Language Modeling（MLM）、Next Sentence Prediction（NSP）。模型变体：BERT（双向编码）、GPT（自回归生成）、T5（文本到文本统一框架）。核心组件：自注意力机制（Self-Attention）、位置编码、多头注意力。：学习神经网络（CNN/RNN）、反向传播、正则化技术（如Dropout）。：掌握线性代数（矩阵运算）、概

通过甲骨文AI协同研究等平台，三维建模、微痕增强、人工智能等技术为基础的“甲骨文全信息模型”，突破传统研究对拓片、摹本、照片的依赖，不仅能看清甲骨文字，还能看到笔画叠压、涂改刮削。它们仿佛被赋予了生命，出现在墙壁上，树上，地上，跟孩子们“捉迷藏”，追逐玩耍。不需要摄像机拍摄，不需要后期制作，只需在AI视频生成模型中，输入指令文字，或上传图片，就能得到活灵活现的视频内容。毫无疑问，AI已经大范围地走

大模型的应用领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统、医疗健康、金融风控、工业制造、生物信息学、自动驾驶、气候研究等多个领域。巨大的规模、涌现能力、更好的性能和泛化能力、多任务学习、大数据训练、强大的计算资源、迁移学习和预训练、自监督学习、领域知识融合、自动化和效率。智能体本身既不是单纯的软件也不是硬件，而是一个更为宽泛的概念，它们可以是软件程序、机器人或其他形式的系统，具

编辑：犀牛 桃子。

通过将复杂的教师模型的知识迁移到更小的学生模型中，一方面显著减少了模型的参数量和计算量，简化了训练过程，占用的存储空间也更少，适合部署在资源受限的设备上；而随着高质量小模型加快在手机、PC 等终端侧大规模部署的步伐，又进一步推动了 AI 推理功能以及多模态生成式 AI 应用（比如文档摘要、AI 图像生成、实时语言翻译等）在终端侧的广泛落地，为 AI 技术向更广泛端侧普通用户的普及提供了重要支持。根

AI技术不断迭代升级。与此同时，全球的AI大模型竞相超越又各有特长，国外谷歌的双子座（Gemini）、安索皮克（Anthropic）的克劳德（Claude）、元公司（Meta）的Llama，中国的文心一言、智谱清言、豆包、书生·浦语、星火认知、360智脑、通义千问、混元、Kimi、零一万物等，形成百花竞放的局面。简而言之，机器学习是人工智能的核心驱动力，它通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助人类