当前位置: 首页 > news >正文

AI核心概念全解析深度教程(非常详细),AGI、AIGC从入门到精通,收藏这一篇就够了!

现在人们张口闭口都是AI、大模型……但是你真的分得清AI、AGI、AIGC、大模型、智能体、具身智能吗?本文数百字给你说清楚。

1、AI(人工智能)

•Artificial Intelligence

•翻译成“人造的智能”似乎更合适,因为我们的大脑是自然的,驱动机器人和汽车的大脑是人造的。

•示例:驱动机器人、汽车控制系统等。

2.AGI(人工通用智能)

•Artificial General Intelli-

gence

•与AI的区别是当前AI处于初级阶段,只要比较小的领域(如绘画的AI、视频的AI、聊天的AI、下棋的AI、股票的AI、无人驾驶的AI等),而AGI就像人类大脑一样把这些都搞定,能处理广泛任务。

3.AIGC(AI生成内容)

•AI Generated Content是指人工智能产生的内容和应用,它是一类应用。

•象我们经常用到的文生文、文生语音、文生图、文生视频工具等,本质上是一类应用,现在火热的Seedance 2.0就是火热的AIGC。

4.大模型(Large Model)

•演变:最开始其实是大语言模型(LLM-large language model),2023年GPT刚出来的时候,我们只能对话,而现在的大模型更多指的是多模态的基座模型(FM-Foundation Model)。

•代表技术:GPT-4、Claude、豆包、千问等都不是只会聊天而已,它还能看懂和生成代码、识别图片和视频、理解音乐等。

•大模型从大语言模型指向基座模型的分水岭大约是GPT4。

5.智能体(AI Agent)或称AI代理人

•构成:AI大脑(大模型) + 执行者(如实时搜索、多媒体处理)。

•实例:AIGC应用就是一个智能体,豆包、元宝等也都是智能体,它背后的doubao-seed模型或是元宝的deepseek R1或混元大模型这些是大模型,但是它们加上了对话框,加上实时搜索,加上音乐图片等工具就变成了AI智能体。

6.具身智能

•定义:是AI的终极形态,不仅实现了电脑和手机里的AGI,还实现了物理载体,如人形机器人,其实就是一个机器人的大脑里面装的AGI。

•功能:可以控制它运动、走路、拿东西、做家务、帮助老人……


总结一下:

•AI是总称,目前只实现了初级

•大模型是AI的大脑

•智能体就是大模型+工具

•AIGC是智能体的一类

•AGI是AI的未来

•具身智能是AGI放到机器人或汽车上面去

写在最后

LLM Agent 的诞生,为我们提供了一个极具想象空间的技术路线,它将传统模型的强大语言理解能力,与外部工具的实际动手能力相结合,创造出无限可能的应用空间。希望这篇文章能够启发你进一步探索和创新,用有限的代码,创造出更加强大、高效且安全的智能体,推动人工智能真正落地到更多场景,惠及更多人群。

学AI大模型的正确顺序,千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来!各行各业的AI渗透肉眼可见,超多公司要么转型做AI相关产品,要么高薪挖AI技术人才,机遇直接摆在眼前!

有往AI方向发展,或者本身有后端编程基础的朋友,直接冲AI大模型应用开发转岗超合适!

就算暂时不打算转岗,了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念,能上手做简单项目,也绝对是求职加分王🔋

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料,手把手帮你快速入门!👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型(GPT、文心一言等)特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架(LangChain等)实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块,看似清晰好上手,实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透!

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了!抓住AI时代风口,轻松解锁职业新可能,希望大家都能把握机遇,实现薪资/职业跃迁~

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

http://www.jsqmd.com/news/468825/

相关文章:

  • 洛谷P2239题解
  • ubuntu22.04 安装部署 openclaw
  • static作用(修饰函数、局部变量、全局变量)
  • 如何突破Cursor AI试用限制:2025年多语言版Pro功能解锁全指南
  • 告别繁琐调轴:清音刻墨Qwen3智能字幕对齐系统快速上手攻略
  • Flutter 三方库 gettext_parser 的鸿蒙化适配指南 - 支持标准 PO/MO 翻译文件解析、高性能多语言资源转换
  • RAG 效果不好?90% 的人排查方向都错了
  • 【初学者入门C语言】之函数
  • 开源工具cursor-free-vip:突破Cursor功能限制的开发效率增强指南
  • MinIO 社区版被故意阉割,Web管理功能全面移除,来试试国产的RustFS?
  • CW2015电源管理芯片避坑指南:常见问题与解决方案
  • 行测高频成语:安之若素
  • YOLOv8训练-推理一体化:全流程部署指南
  • 养龙虾迅速走红!OpenClaw部署保姆级教程,两步解锁专属龙虾AI助理!
  • 机器人开发工程师:技术核心、挑战与人才甄选
  • 看了500份简历,被HR淘汰的就这3个问题!
  • Nodemailer使用教程:在Node.js中发送电子邮件
  • 3月12日(进阶4)
  • Redis 平替来了!SpringBoot 集成 Dragonfly,性能暴涨 25 倍
  • 今年NVIDIA GTC,将会是VLA、端到端和WAM的高光时刻
  • 请介绍下 C++ 模板中的 SFINAE?它的原则是什么?
  • Flutter 三方库 common_locale_data 的鸿蒙化适配指南 - 实现具备全球化区域元数据与多语言辅助能力的底层数据池、支持端侧国际化业务的精细化治理实战
  • 好奇Clawhub/Skillhub上的插件/Skills(案例一)
  • CMakeLists.txt配置详细介绍
  • openclaw使用笔记,如何启动
  • 图文手把手!小艺接入 OpenClaw 超简单
  • 0311晨间日记
  • 周鸿祎回应“龙虾安全”争议:它是好东西绝非病毒,不发展才是最大安全隐患
  • 搜维尔科技:使用Manus Pro数据手套在实验室远程操控22自由度机械手
  • Flutter 三方库 serial_csv 的鸿蒙化适配指南 - 实现极速的流式 CSV 数据编解码、支持端侧超大规模表格数据的高效序列化实战