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医学与医疗中的人工智能
人工智能（AI）正在通过提升诊断能力、改善患者护理和优化医疗运营，彻底改变医学与医疗行业。从预测分析到个性化治疗方案，AI正推动医疗行业的创新与效率提升。
教育与培训中的人工智能
教育与培训中的人工智能正在重塑人们的学习和技能发展方式。通过利用人工智能，学校、大学和企业能够提供个性化的学习体验，自动化管理任务，提高培训效率。从自适应学习平台到智能辅导系统，人工智能推动创新，增强学生参与度，促进劳动力发展，并为学习者未来做好准备。
客户服务中的人工智能
客户服务中的人工智能正在革新客户服务，实现更快速的响应、个性化支持和全天候服务。通过聊天机器人、自动化和预测洞察，企业能够提升效率、降低成本并提高客户满意度。
人工智能在商业与营销中的应用
人工智能（AI）正在改变企业和营销人员的运营方式，推动更智能的决策、个性化的客户体验和更高的效率。从预测分析和自动化客户服务到个性化内容和数据驱动的活动，AI在商业与营销中的应用正在重塑策略，创造数字经济中的竞争优势。
人工智能聊天机器人如何工作？
了解聊天机器人如何利用自然语言处理（NLP）、机器学习和大型语言模型（LLM）来理解问题、分析意图并生成自然、类人响应。
什么是大型语言模型？
大型语言模型（LLM）是一种先进的人工智能，经过海量文本数据训练，能够理解、生成和处理人类语言。LLM驱动着许多现代AI应用，如聊天机器人、翻译工具和内容创作系统。通过学习数十亿词汇的模式，大型语言模型可以提供准确答案，生成类人文本，并支持各行业任务。
什么是边缘人工智能？
边缘人工智能（Edge AI）是人工智能（AI）与边缘计算的结合。边缘人工智能使智能设备如智能手机、摄像头、机器人或物联网设备能够在本地直接分析和决策，而不是将数据发送到云端处理。这种方式有助于降低延迟、节省带宽、增强安全性并提供实时响应能力。
什么是强化学习？
强化学习（RL）是机器学习的一个分支，其中智能体通过与环境交互来学习决策。在强化学习中，智能体的目标是学习一种策略（策略）来选择能够最大化累积奖励的动作。
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是人工智能的一个高级分支，能够让机器创造新的原创内容，如文本、图像、音乐甚至代码。
什么是神经网络？
神经网络（人工神经网络）是一种受人脑工作方式启发的计算模型，广泛应用于人工智能（AI）和机器学习领域。