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AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）：AGI是AI领域的终极目标之一，AGI指的是具有广泛认知能力的人工智能系统，能够像人类一样在多种环境中学习和应用知识，执行各种需要智能的任务。
AIGC (Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容)：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。
Generative AI 简称 GenAI：生成式人工智能 GenAI是一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。
机器学习:一种手段，让机器自动从资料中找到公式
深度学习:一种更厉害的手段，类神经网络-非常大量参数的函数
大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMS
ChatGPT: 是 AIGC 技术一个应用实例它代表了 AIGC 在文本生成领域的进展，形象比喻:通过投喂大量资料预训练后，ChatGPT 会通过聊天玩”文字接龙游戏了。英文解释:Chat 聊天，G: Generative 生成，P: Pre-trained 预训练，T: Transformer 类神经网络模型
大模型（Large Models）：大模型是实现AI功能的一种技术手段。
用表格输出人工智能的【AI人工智能，AGI，AIGC，GenAI，机器学习，深度学习，大语言模型，chatGPT，大模型】的中文英文全名，定义、原理、重要性，优势，劣势，跟其它相关技术联系和结构，实际解决问题，应用什么场景，结论。
参考资料：AI产品经理的7堂必修课：必备的AI基础知识 – 人人都是产品经理
机器学习和深度学习显著提升了数据处理和模式识别的能力。
自然语言处理和计算机视觉在提高人机交互和视觉处理方面取得了巨大进展。
语音识别和合成技术改善了语音交互体验，但在噪声处理和自然度上仍有改进空间。
基于规则的系统和专家系统在专业领域有效，但需解决灵活性和知识获取问题。
推荐算法在电商和内容平台中发挥了重要作用，但数据稀疏和冷启动问题仍需解决。
未来，随着技术的进一步发展和融合，这些AI技术将在更广泛的领域中发挥更重要的作用。
深度学习技术，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）
自然语言处理，如词嵌入技术、RNN、Transformer、LLM、语义分析、情感分析、机器翻译，分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、文本分类
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