企业基础管理革新

附录：AI热词科普目录01

人工智能02

自然语言处理03

大语言模型04

生成式AI05

AIGC06

AGI目录07

GLM08

GPT09

ChatGPT10

RAG11

工作流12

涌现目录13

数据14

算力15

算法16

多模态17

数字孪生18

机器学习目录19

深度学习20

智能体21

神经网络22

预训练23

微调24

提示词人工智能01人工智能的定义

人工智能定义技术使计算机执行需人类智慧任务，具学习、推理、理解、解决问题能力。人工智能的日常应用

01手机搜索引擎根据输入提供相关信息，个性化搜索结果。

02语音助手功能理解口语命令，执行如设置提醒、播放音乐等任务。人工智能的工作原理

人工智能原理依赖算法分析大数据，找出模式和规律，据此预测或决策，如购物网站推荐商品基于浏览购买历史。人工智能的应用领域

01智能家居根据用户习惯，自动调节室内温度，提升居住舒适度。02金融服务分析交易行为，预防欺诈，增强金融安全。03农业领域分析土壤气候，提供种植建议，优化农业生产。人工智能的挑战与展望

人工智能挑战确保数据安全隐私，预防算法偏见，制定规则标准。

人工智能展望提升计算机智能，学习人类行为决策，服务人类，提高效率，丰富体验，未来潜力巨大。自然语言处理02NLP的定义与目标

NLP定义NLP是AI分支，专注计算机理解、解释和生成人类语言。

NLP目标让计算机像人一样处理语言信息，包括书面和口头语言。NLP的应用场景

搜索引擎优化理解查询内容，精准匹配，提升搜索结果相关性。垃圾邮件过滤识别邮件文本，智能分析，有效拦截非必要邮件。NLP的工作原理

NLP预处理去除无关符号，分词处理，识别词性如名词、动词。

NLP分析识别命名实体，理解句构，提取关键词主题。NLP的挑战与展望

NLP面临的挑战语言多义性与复杂性，同词异义，跨语言差异，技术需持续适应改进。

NLP技术展望推动人机交流更流畅自然，应用广泛，生活工作更便捷，技术发展持续。大语言模型03大语言模型定义

技术本质利用深度学习技术构建的复杂人工智能，能理解和生成人类语言。

学习方式通过分析大量文本数据，学会处理语境、语义和语法结构等语言微妙之处。大语言模型核心

网络结构核心是多层神经元组成的神经网络，神经元连接权重经训练可识别处理语言模式。

模型规模“大”体现在参数数量，通常含数十亿甚至更多参数，能捕捉语言广泛特征。训练数据训练数据来源大量文本数据来自书籍、文章、网页，确保模型学习丰富语言表达。应用领域大语言模型广泛应用于写作、翻译、聊天机器人、内容审核、信息提取等多个领域上下文理解模型能够理解文本的上下文，这意味着它可以基于之前的对话或文本内容来生成响应文本生成大语言模型能够根据给定的提示生成连贯的文本，这在创作、报告撰写和社交媒体内容生成等方面非常有用多语言支持多语言支持大模型支持多语言处理，实现跨语言翻译理解，展现卓越语言能力。挑战与偏见面临准确性、错误信息挑战，反映训练数据偏见，需持续优化。重要性与未来标志AI里程碑，提升语言处理能力，预期更多创新应用涌现。生成式AI04生成式AI定义生成式AI定义自主创造新内容，如文本、图像、音乐，超越传统AI预设任务执行，体现创新与多样性。核心技术与原理生成式AI的核心生成式AI的核心在于理解和模仿人类创造过程，通过分析数据学习模式结构，进而生成新内容。生成对抗网络技术生成对抗网络由生成器和判别器组成，生成器生成内容，判别器判断真伪，二者竞争以提高各自能力。网络的优化过程生成对抗网络的优化过程是生成器与判别器相互调整参数，最终达到平衡状态，生成器生成高质量真实内容，判别器准确判断。应用与优缺挑战

生成式AI应用涵盖图像、文本、音乐创作，高效产出独特内容。

生成式AI挑战需确保内容质量，避免错误信息，处理版权伦理问题。总结与展望

生成式AI定义自动生成新内容的AI，利用深度学习模仿人类创造过程。

应用与前景广泛应用于高效内容创造，未来将带来更多创新与惊喜。AIGC05AIGCAIGC定义

AIGC指AI生成内容，涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式，是AI技术发展下的新兴领域。AIGC应用

广泛用于内容创作、编辑与生成，如智能写作、图像合成、音乐制作及视频剪辑，推动创意产业革新。文本生成使用AI来撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌、小说等图像创作AI根据描述或关键词生成图像，甚至可以模仿特定的艺术风格音乐创作AI生成旋律、和声、节奏，甚至整首歌曲视频编辑AI自动剪辑视频，生成摘要，甚至创作完整的视频内容虚拟主播AI驱动的虚拟角色，可以模拟真实主播进行新闻播报、节目主持等游戏内容AI生成游戏中的环境、角色、故事情节等个性化内容个性化内容AI分析用户偏好，生成定制化推荐，提升用户体验。AIGC影响变革创作与消费模式，提高效率，但需关注版权与真实性问题。AGI06AGI

AGI定义AGI指具有广泛认知能力的机器智能，能在多任务环境表现与人相当的智能水平。

AGI与AI区别不同于专注特定任务的窄AI，AGI旨在实现跨领域通用智能，模仿人类全面智能。通用性AGI能够理解和学习任何人类可以执行的知识和技能自适应AGI能够适应新的环境和任务，无需人类专门编程或训练自学习

AGI能够自主学习，从经验中获取知识，而不是仅仅依赖预先编程的知识理解能力

AGI能够理解复杂的抽象概念，进行推理、规划和解决问题情感和社交能力

情感和社交能力AGI或能理解表达情感，有效社交互动，理论概念待实现。

跨学科研究涉计算机、认知、神经科学等，OpenAI、DeepMind探路，目标尚需时日。GLM07GLM的定义与特点

GLM的定义与特点GLM指广义线性模型，是构建机器学习模型的方法，考虑因变量与自变量非线性关系，允许模型灵活拟合数据。

GLM的链接函数广义线性模型中，链接函数是表达因变量和自变量关系的数学函数，可为线性或非线性，能灵活拟合数据。

GLM的变量与预测GLM模型含自变量（影响因素）和因变量（预测/解释变量），通过分析两者关系预测因变量值，涉及确定链接函数及影响程度。GLM的应用与挑战

GLM应用广泛应用于金融预测、医疗风险评估及社会科学数据分析，灵活处理非线性数据，拟合能力强。

GLM挑战需谨慎选择链接函数，处理多重共线性，确保模型准确性和可靠性。GLM的总结与展望

GLM方法概述构建机器学习模型,考虑非线性关系,灵活拟合数据,理解预测复杂关系。

GLM应用与未来广泛应用于AI领域,预测复杂数据,技术进步推动更多创新应用。GPT08GPT

GPT定义生成式预训练转换器,深度学习模型,生成文本、图像、音乐等内容。

GPT功能预训练学习大量语言知识,根据提示或指令生成新内容。Generative（生成式）

生成式特性模型创造新文本，产生活语言，超越简单分类，展现创新力。创新文本生成前所未见语句，丰富多样，非重复既有信息，体现智能创作。Pre-trained（预训练）

预训练模型通过大量数据训练,学习语言结构与模式,捕捉语法、句法和语义等复杂特征。Transformer（转换器）

01GPT模型架构与预训练GPT模型核心为多层神经网络Transformer架构，基于自注意力机制，能捕捉长期依赖，通过预训练学习语言知识，在自然语言处理有优势。

02GPT模型多领域生成能力GPT模型能根据提示生成连贯有逻辑的文本，根据描述生成图像，根据旋律或风格生成音乐作品。

03GPT模型优势与应用前景GPT模型优势在于生成能力和创造力，能快速生成大量独特内容，处理多语言和跨领域生成，应用广泛，可高效创造内容，带来创新和可能性，未来应用值得期待。ChatGPT09ChatGPT

基本介绍

ChatGPT基本介绍AI聊天机器人，由OpenAI开发，运用深度学习理解与生成人类语言，基于生成式预训练转换器模型，模仿语言模式，实现自然对话。ChatGPT发展历程GPT系列模型发布2018年起OpenAI发布GPT系列模型，2022年11月30日基于GPT-3.5的ChatGPT亮相，成现象级产品破用户数破亿最短时间记录。ChatGPT-4o模型特点ChatGPT-4o于2024年5月13日发布，"o"表全能，多模态交互进步，实时处理文本、音频和视觉数据，响应快且能感知情绪调整语调。ChatGPT训练与对话能力

ChatGPT训练技术采用RLHF与人工监督微调,提升回答质量与准确性。

ChatGPT对话处理理解问题,生成合适回答,处理多类型对话,反馈调整。ChatGPT优势与影响

ChatGPT优势快速响应，提供多样化答案，降低AI使用门槛，提升用户体验。

ChatGPT影响引爆AI技术热潮，展示强大语言生成能力，吸引大量关注。RAG10RAG技术简介

RAG技术简介结合信息检索与文本生成，提升生成内容准确性和质量，全称检索增强生成。RAG工作流程

RAG检索阶段预训练检索器筛选相关文档，来源多样，包括网络文章、博客、数据库。

RAG生成阶段预处理信息引导模型，提升文本生成准确性，确保答案贴合上下文。关键数据处理技术嵌入技术将文本转换为向量，捕捉语义特征，如意义和上下文关系。向量化技术转换文本为向量，代表特征和属性，侧重语法信息和结构。RAG特点与应用RAG特点利用外部知识源,提升生成准确性,嵌入向量化技术理解文本,提取信息,答案更准确、贴合上下文。RAG应用场景问答系统、文档生成、个性化推荐等领域,结合预训练检索器与微调,解决知识密集型NLP任务。工作流11工作流的定义工作流定义整合大模型、AI应用、知识库等，提升AI处理复杂任务能力，增强理解和执行流程型任务。工作流的灵活性

工作流的灵活性设计灵活，可定制化开发，自动组合AI能力与资源，适应不同业务场景，提升效率与准确性。工作流应用示例

工作流应用自动集成AI工具，无缝处理销售流程，从信息收集到报价生成，全程自动化，无需人工介入。

AI资源整合串联多款AI应用，协同作业，提升效率，确保销售流程各环节精准执行。工作流的价值工作流价值

提升AI解决方案设计效率，优化复杂流程任务执行，增强任务理解和完成能力，实现高效准确结果。涌现12涌现现象定义涌现现象定义复杂系统中，各部分相互作用产生整体性质，超出单个部分能力，如AI深度学习模型展现新能力。AI中涌现实例大型神经网络处理大数据时，未预见地获得语言理解、文本生成、逻辑推理等能力。涌现特点

涌现特点自适应、创新、复杂性，如GPT-3预训练中展现出对语言的深刻理解和创造性文本生成，由整个网络结构和大量数据共同作用产生。涌现挑战与研究智能涌现挑战伴随不可预测性与解释难题，大型神经网决策复杂，度量选择影响涌现能力认知。智能涌现研究意义深化AI能力理解，提出未来技术发展新问题，随技术进步，讨论与应用将更广泛。数据13数据

数据的重要性数据是AI模型训练基础，如建楼砖块，不可或缺，被视为AI的“食物”。

数据比喻比喻数据为AI的基石和粮食，强调其在AI学习与发展中的核心作用。数据的关键点

数据质量准确性、完整性、一致性，构建精准AI模型。

数据多样性增强泛化能力，适应新情境，提升预测精度。

数据规模海量信息，强化学习，铸就强大AI模型。

数据标注监督学习基石，确保AI输出正确性，学习效果佳。数据在AI中的应用

01训练数据应用用于训练AI模型，让模型从数据中学习并能预测或决策。

02验证数据作用在训练过程,用于检验模型性能,确保模型可泛化至新数据。

03测试数据功能评估已训练模型的最终性能,关键步骤衡量实际应用表现。数据的挑战隐私问题需考虑个人隐私和数据保护，确保合规性。偏见风险警惕训练数据偏见，避免AI决策不公平。数据获取高质量数据获取难，尤其在特定领域。数据的影响AI

数据影响AI发展质量与可用性关键，推动技术进步，研究应用基础。

数据驱动AI决策模型依据数据，影响医疗、金融、交通等领域判断。

数据促进AI创新新数据集、分析法催生应用，激发领域内创新活力。算力14算力01算力定义衡量计算机处理数据速度与效率,关键指标在AI领域,尤如汽车引擎功率决定性能。02算力在AI作用AI模型训练与推理需大量计算资源,算力直接影响模型处理速度与效率。算力的关键点

计算速度单位时间完成任务量，衡量运算快慢。

并行处理能力同时多任务处理，提升效率关键。

能耗效率能量消耗与计算任务比，绿色指标。算力在AI中的应用

01模型训练深度学习需大量数据，强算力加速训练。

02实时推理自动驾驶、语音识别需快速响应，依赖高效算力。

03大数据分析海量数据分析，提取信息，高算力提升效率。算力的提升算力的提升采用更快CPU、GPU或AI芯片，实施分布式计算，多处理器协同，显著提升效率。算力的影响

AI发展算力的提升推动了AI技术的发展和应用。能源消耗：更高的算力意味着更高的能源需求，对环境产生影响。算法15算法

算法定义计算机解决问题的清晰指令集，如菜谱指导计算机处理数据。

算法在AI作用基础工具，使计算机能学习、推理和自我改进，处理复杂任务。算法的关键点

精确性定义明确，每步无误，确保结果准确无偏。

效率快速解决问题，尤其大数据，时间合理是关键。

可扩展性适应问题规模变化，灵活处理大小数据集。

鲁棒性异常情况稳定，输出合理，保证算法健壮。AI中的算法类型

监督学习算法利用已标记数据训练模型，如线性回归、决策树。

无监督学习算法处理未标记数据，发现内在模式，如聚类、降维。

强化学习算法基于奖励惩罚机制，学习环境下的最优决策。

深度学习算法多层神经网络学习复杂模式，适用于图像、语音识别。算法在AI中的应用

自然语言处理理解和生成人类语言，提升人机交互体验。图像识别识别分类图像对象，应用场景广泛。推荐系统基于用户行为，精准推荐个性化内容。自动驾驶处理传感器数据，实现智能驾驶决策。多模态16多模态

多模态定义结合文本、图像、声音等多类型数据，全面理解信息，仿人类多感官认知。

多模态目的使AI系统能更全面处理信息，提升理解和执行任务的能力。多模态的关键点

融合关键有效融合不同模态数据，使AI综合多种信息源。表示转换模态数据需转为共同表示形式，便于模型处理。协同作用不同模态数据间协同，提升模型性能与鲁棒性。多模态在AI中的应用

情感分析结合文本声音，精准情绪识别，提升分析准确性。

自动驾驶融合摄像头雷达，利用车载传感器，智能决策驾驶行为。

虚拟助手语音图像文本综合处理，实现自然流畅的人机交互体验。多模态的挑战对齐问题技术手段解决时间、空间数据不对齐。互补性挑战模型需学习利用不同模态互补信息。复杂性提升多模态处理需更高级算法与资源。多模态的影响

理解提升多模态增强AI场景理解，深化对人类行为认知。

交互自然实现AI与人自然交流，互动方式更贴近日常。

创新推动催生新研究方法，拓展AI应用场景，促进技术进步。

未来潜力技术发展展现多模态巨大潜力，预期在多领域应用广泛。数字孪生17数字孪生

数字孪生定义虚拟副本，反映实体状态，预测行为，数据驱动，实时监控，优化控制。

数字孪生应用智能制造、智慧城市，数据分析，模拟预测，增强决策，提升效率。数字孪生的关键点

数据驱动收集实时数据反映状态，传感器及其他源联动。

模拟分析虚拟环境模拟分析，性能评估精准。

预测性维护历史实时数据分析，预测问题提前维护。

实时交互双向实时互动，调整优化性能即时。数字孪生在AI中的应用

智能制造数字孪生模拟生产线，优化流程，减少停机。

智慧城市模拟城市基础设施，助规划管理资源。

医疗健康模拟患者健康，辅助诊断治疗。

能源管理模拟电网能耗，优化分配消耗。数字孪生的未来趋势高级模拟预测AI进步，复杂模拟预测，决策支持优化。跨领域融合结合物联网大数据，功能拓展增强。普及化应用技术成熟成本降，广泛应用各领域。机器学习18机器学习机器学习定义AI核心分支，使计算机从数据中自主学习决策，无需显式编程，犹如装上“大脑”进行“思考”和“决策”。机器学习的关键点数据驱动分析大量数据发现模式规律，驱动模型学习。算法依赖使用决策树、神经网络等算法从数据中学习。训练测试过程模型在训练集学习，测试集验证性能，确保准确性。自我改进机制接收更多数据，持续优化预测决策能力，实现自我提升。机器学习在AI中的应用图像识别机器学习模型识别图像对象，实现分类处理。自然语言处理理解和生成人类语言，支持语音识别及机器翻译。推荐系统基于用户行为，机器学习推荐个性化商品或内容。自动驾驶车辆环境理解与驾驶决策，依赖机器学习技术。机器学习的未来趋势

深度学习作为AI子集，持续推动技术发展。

自动化机器学习简化模型开发，非专家亦可使用。

可解释AI提升决策透明度，增强系统可信性。

跨领域应用扩展至医疗、金融等，解决复杂问题。深度学习19深度学习深度学习定义

模仿人脑，用神经网络处理数据，识别复杂模式，适用大规模、高维度数据如图像、声音、文本。深度学习比喻

如同给计算机装上“超级大脑”，通过学习大量数据识别复杂模式和结构。深度学习的关键点神经网络深度学习利用深度神经网络，学习数据的复杂表示。特征学习自动从数据中学习有用特征，无需人工特征工程。大数据需大量数据训练模型，实现高精度预测。计算能力依赖强大计算资源，如GPU或TPU，进行模型训练。深度学习在AI中的应用

计算机视觉深度学习提升图像分析，对象识别，分类与生成能力。

语音识别深度学习增强计算机理解与转录音频，实现语音到文本转换。

自然语言处理深度学习优化语言翻译，情感分析及文本创造，提高沟通效率。

推荐系统深度学习算法驱动个性化推荐，提升电商与内容平台用户体验。深度学习的未来趋势效率提升研发高效深度学习模型算法，加速处理，优化性能。可解释性增强模型透明度，清晰展示决策流程，提升信任度。小样本学习适应数据稀缺环境，开发低资源需求学习模型。跨领域应用拓展至医疗、生物信息学等新领域，解决复杂难题。智能体20智能体

智能体定义感知环境、行动以达目标的实体，如软件系统或机器人，具智慧，能决策学习。

智能体举例软件如AI助手，硬件如机器人，皆为智能体，展现智慧感知与学习能力。智能体的关键点

自主性智能体独立运作，无需人类干预。

感知能力通过传感器感知环境信息。

决策能力基于信息感知，智能体自主决策。

学习能力从经验中学习，优化未来行为。智能体在AI中的应用

01制造业应用智能体机器人执行制造任务，提升效率与精度。

02服务业应用智能体如Siri，响应用户需求，提供个性化服务。

03家用场景应用机器人在家用场景中，承担清洁、安保等任务。

04游戏AI应用智能体控制NPC，创造动态游戏体验。智能体的未来趋势

01增强学习能力智能体运用高级算法,大数据库提升学习效能。

02多智能体协作多个智能体协同作业,共同达成目标。

03复杂决策处理智能体应对复杂决策挑战,优化判断力。

04跨领域拓展智能体渗透医疗、金融、教育,自动化任务提升效率安全。神经网络21神经网络神经网络模型受人脑启发，模拟神经元网络处理信息，含输入、隐藏、输出层，节点间加权求和，激活函数控制信号传递。神经网络比喻类比邮政系统，神经元如邮递员，接收、处理并传递信号，形成复杂的信息处理网络。神经网络的关键点

连接权重节点间连接有权重,决定输入信号重要性,可调整。

激活函数非线性函数,引入非线性,提升网络复杂任务学习能力。

损失函数衡量预测与实际差异,反馈误差,指导训练。

训练过程反向传播调整权重,目标最小化损失函数。神经网络在AI中的应用01图像识别神经网络精准识别图像对象，高效分类。02自然语言处理理解和生成人类语言，提升AI沟通能力。03推荐系统分析用户行为，智能推荐个性化内容。04自动驾驶处理传感器数据，实现车辆自主驾驶。神经网络的未来趋势

深度学习进展开发更深网络结构，学习复杂数据模式，推动智能系统创新。

可解释性提升增强决策透明度，促进理解和信任，优化人机交互体验。

跨领域融合结合多种AI技术，如强化学习、知识图谱，拓展应用场景。

硬件优化专为神经网络设计硬件，如TPU，加速训练和推理过程。预训练22预训练的定义预训练定义在特定任务前，模型于大规模数据集进行无监督学习，掌握普遍模式与特征，奠定后续训练基础。预训练示例说明

模型预训练阶段用大型图片数据集对AI模型进行预训练，模型通过观察数据模式和特征学习理解图片，此过程需大量计算资源，完成后具备识别图片基础能力。

特定任务训练与迁移学习使用预训练模型针对特定任务训练，因已学习普遍特征能更快适应新任务并达较好性能，此为迁移学习，可利用预训练模型解决新问题无需从头训练。预训练的重要性

预训练的重要性预训练在AI领域重要，可提高模型性能、节省计算资源，通过大规模数据学习普遍特征，提升后续特定任务训练效率，解决数据不足问题。

预训练的定义与作用预训练是大规模数据集上的无监督学习方法，为深度学习模型提供基础能力，帮助模型更快适应新任务并提升性能，节省计算资源。微调23微调定义

概念阐释微调是在预训练模型基础上，针对特定任务进一步调整优化的过程。

作用说明使模型更好适应新任务，在该任务上达到更高性能。微调示例

场景描述预训练图片物体识别模型，需调整为只识别猫和狗。

技术应用使用微调技术调整模型，提升对猫和狗的识别能力。微调步骤

步骤概述微调的步骤通常包括以下几个。选择一个预训练好的模型选择一个已经在大规模数据集上进行预训练的模