人工智能（AI）领域的多个重要概念和实践。
一、思考问题
什么是AI? 什么是AIGC? 什么是AGI? 什么是模型? 什么是大模型(LLM),什么是小模型? 什么是提示词工程?如何写提示词 什么是神经网络? 召回率是什么含义? 常见深度学习的框架及工具有哪些? 什么是transformer? 自注意力机制是什么? token是什么,tokeen如何转换为模型的输入(分词编码)? 各个模型上下文限制是多少? 大模型有哪些能力可以满足企业内部定制化的需求? 如何大模型完成企业内知识库知识的问答?(提示词:R/AG) 大模型是如何实现FunctionCall函数调用的?
二、探索
AI（人工智能）：AI是指使计算机系统模拟人类智能的技术，包括学习、推理、自我修正、感知、理解语言等能力。
AIGC（人工智能生成内容）：AIGC指的是利用人工智能技术自动或半自动地生成内容的过程，如文本、图像、音乐等。
AGI（人工通用智能）：AGI是指具有广泛智能的人工智能系统，能够执行任何智能生物能够执行的智能任务。
模型：在AI中，模型通常是指通过学习数据集而形成的算法或数学结构，它能够对数据进行预测或分类。
大模型（Large Language Models, LLMs）：指的是具有大量参数
人工智能大模型aigc提示词llm生成内容上下文注意力机制智能系统lmsllms注意力transformer智能技术人工智能技术神经网络数据集定制化知识库深度学习
