本文系统介绍了人工智能（AI）和大模型的核心概念与发展历程。AI通过模拟人类智能实现学习、推理等功能，分为专用弱AI和通用强AI。大模型作为新兴技术，依托海量参数和深度学习处理复杂任务。文章梳理了AI从1950年代符号推理到现代深度学习的演进过程，重点分析了深度学习革命后大模型的崛起及其关键技术（如Transformer架构）。最后指出AI未来将向可解释性、伦理合规方向发展，强调其对人类社会产生的

机器学习是人工智能的核心分支，通过算法使计算机从数据中自动学习，无需显式编程。主要分为监督学习（如分类、回归）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习（通过试错优化策略）三大类，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。近年来，大模型（如GPT、BERT）结合多种学习方法，推动了AI技术的突破性发展。

Android Studio在创建工程后默认会访问Google自己的官网去下载gradle和maven依赖项，国内访问Google的速度相当慢，如果没有科学上网的话，甚至无法访问。本文记录如何解决这些问题。