🤖 人工智能模型概览 📊

欢迎访问 AI模型概述 页面，了解各类人工智能模型的核心功能与应用场景。以下是关键分类与推荐资源：

📌 核心模型类型

1. 自然语言处理（NLP）

   • 用于文本理解、生成与翻译
   • 示例：BERT、GPT-3.5、T5 等
   [点击扩展阅读：NLP模型详解](/ai_resources/tools/ai_models_introduction)

2. 计算机视觉（CV）

   • 图像识别、目标检测与视频分析
   • 示例：ResNet、YOLO、Transformer Vision
   [查看视觉模型实战教程](/ai_resources/tools/ai_models_tutorial)

3. 机器学习（ML）基础模型

   • 包括回归、分类与聚类算法
   • 推荐：Scikit-learn、XGBoost、LightGBM
   

4. 强化学习（RL）

   • 适用于决策优化与游戏AI
   • 典型案例：AlphaGo、DQN 等
     探索强化学习进阶内容

🧠 模型选择建议

• 应用场景匹配：文本任务选NLP，图像任务选CV
• 性能与资源权衡：轻量级模型适合边缘设备，复杂模型需高性能算力
• 持续学习：关注 AI模型更新日志 获取最新动态

📌 提示：点击对应模型名称可查看详细技术文档与案例分析。
🌐 扩展学习：AI模型生态全景图