AI之大模型、智能硬件、智能体（AI Agent）

1 大模型

人工智能大模型的三个核心支柱1、原始数据（raw data） 2、算力（ability of computing）3、算法（algorithm）

1.1 原始数据

raw data 即原始数据，一手数据，未经分析或处理过的数据；个人认为原始数据才是人工智能大模型三大核心支柱中最为重要的；21世纪数据为最重要的资产之一。
数据的主要作用是用来做ai模型训练的，数据的高质量、多样化、海量化、高准确性等特点直接决定训练出来的模型的可用性和准确性；比如百度医疗数据和医院医疗数据分别训练出来模型可用性将有很大差别。

1.2算力

ability of computing 即算力；在进行大模型训练的过程中需要庞大的计算资源支撑，包括强力的网络运力，高性能的计算机和强大的处理器；对于大模型而言，庞大的参数量和复杂的计算任务需要强大的算力支持；在模型训练阶段，大算力可以加快数据处理、特征提取和模型优化的速度，从而使得模型能够更快地收敛和学习；在模型推理阶段，大算力可以实现模型的高效运行和实时响应，满足用户对于实时性和准确性的需求。

1.3算法

algorithm 即算法；强算法是指创新性和有效性的模型算法；大模型需要具备强大的学习和表达能力，以便从大数据中挖掘出有价值的信息；强算法能够更好地捕捉数据中的潜在规律和模式，并将其转化为模型的优化方向；同时，强算法还可以提升模型的鲁棒性（robust 健壮）和抗干扰能力，有效应对现实世界中的复杂问题。

2 智能硬件

AI智能硬件是指在传统硬件基础上融入人工智能技术，赋予设备智能化的能力。通过深度学习、机器学习以及自然语言处理等技术，AI智能硬件能够模拟和扩展人类的智能能力，从而实现更加智能化的功能。与传统硬件相比，AI智能硬件具备更高的智能化水平和更强的个性化定制能力，能够更好地适应用户需求。

智能硬件涉及到的主要技术：大数据处理技术，人工智能技术，IOT物联网技术（机器视觉、机器学习等）

3 智能体（AI Agent）

智能体（ai agent）有能力主动思考和行动的智能体；当我们提出需求时，agent有能力自行感知环境、形成记忆、规划和决策行动，甚至与其他agent合作实现任务；
考验agent的核心指标是能够自主理解、规则并且执行复杂的任务拿到结果。即随着AI Agent的到来我们将从AI帮助我们对话、改简历、写PPT、写代码这种单一任务的时代进化到机器人能够完全独立工作的时代。