人工智能基础知识
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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。
什么是计算机视觉？应用及其工作原理
计算机视觉是人工智能（AI）领域的一部分，使计算机和系统能够像人类一样识别、分析和理解图像或视频。计算机视觉的常见应用包括人脸识别、自动驾驶汽车、医学图像分析、安全监控和电子商务。凭借处理视觉数据的能力，计算机视觉正成为数字化转型时代的核心技术。
什么是自然语言处理？
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域的一个分支，致力于使计算机能够理解和与人类语言互动。
什么是深度学习？
深度学习（越南语中通常称为“học sâu”）是一种机器学习方法，也是人工智能（AI）的一个分支。该方法使用多层人工神经网络（深度神经网络）来模拟类似人脑的复杂决策能力，使计算机能够有效识别数据中的隐藏模式。