模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制方法，通过对未来一段时间的系统行为进行预测，优化控制输入来满足系统约束并实现最优控制。MPC 在多种应用场景中具有显著的优势，尤其在需要处理复杂系统约束和优化问题时。但其计算复杂度和对系统模型的依赖也是其面临的挑战。在未来，随着计算能力的提升和更高效的优化算法的发展，MPC 的应用将会越来越广泛。

能够让模型学习到通用的、强大的表示，在大量无标签数据中进行训练。这不仅可以提高模型的表现，还能减少需要标注数据的数量。

学习AI Agent的过程包括多个层次：从基础理论到具体实现，再到性能评估与多 Agent 协作。理论学习：理解语言模型、推理、工具调用、强化学习等核心概念。实践实现：构建自己的简单 AI Agent 项目，逐步深入。进阶应用：扩展 Agent 的能力，加入多步推理、自我学习、协作与优化机制。性能评估：使用基准测试平台评估和优化你的 Agent。

一旦会议内容转化为文本，AI系统可以使用自然语言处理技术（NLP）对内容进行分析和总结。AI可以自动提取会议中的关键信息，如讨论的主题、决策、待办事项、行动点等，并将其组织成结构化的纪要格式。

自动化与效率提升：代替或辅助重复性任务。智能化决策支持：通过数据分析提供洞察，优化决策。个性化服务：提升用户体验和满意度。预测能力增强：预防潜在问题，降低风险。随着AI技术的不断成熟，其在各行业的应用潜力将持续扩大，为社会创造更大的价值。同时，AI发展也伴随伦理和隐私挑战，需要行业与政府共同努力推动技术的可持续发展。

人工智能是一个非常广泛且快速发展的领域，涉及到的技术和术语也在不断变化和扩展。上面列出的词汇包括了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等各个领域的常见术语。

通过上述三步，现代大语言模型得以高效地从无监督预训练到特定任务微调，再到优化部署，为不同场景提供优质的解决方案。训练大语言模型（如 GPT 或其他 Transformer 架构的大模型）通常可以分为三个核心步骤，分别是。通过有监督学习，使模型在特定任务或领域（如情感分析、问答系统）上表现更优。通过大规模无监督学习，模型学习语言的基础结构和语义关系。通过持续学习适应新数据、新任务，并优化模型的推理效

联结主义是一种模拟人类大脑神经网络的计算模型，旨在通过大量简单的处理单元（如神经元）之间的连接，模拟人类的认知过程。联结主义认为，智能行为和学习过程是通过神经元间的连接权重和活动模式来实现的，而不是依赖符号或逻辑推理。符号人工智能，也称为“基于符号的AI”或“良性AI”（Good Old-Fashioned AI, GOFAI），是一种基于符号、规则和逻辑推理的人工智能方法。符号AI认为智能是通过

AI正变革着科研的各个方面，从文献分析、数据处理到实验设计、写作辅助等，AI技术在各个阶段都能极大地提高效率和精度。通过人工智能的支持，科研人员可以更快速地从大量数据中发现规律、优化实验设计、加速理论验证，甚至在一些领域（如药物研发、疾病诊断等）实现突破性的进展。随着AI技术的不断发展，未来的科研将会变得更加智能化和高效，进一步推动科学创新的进程。

人工智能（AI）领域有很多顶级会议和期刊。