现有ai模型,

🗣 SL提问: 现有ai模型

✍️ Ai批改: 现有的AI模型种类繁多，涵盖不同任务和技术路线。以下按主要类别分类整理，并提供典型模型示例：

一、按功能分类
1、自然语言处理（NLP）
生成类：GPT-4、Claude 3、PaLM 2（谷歌）、LLaMA 3（Meta）
理解类：BERT、RoBERTa、DeBERTa
多模态：Flamingo（文本+图像）、Kosmos（微软）

2、计算机视觉
图像分类：ResNet、EfficientNet
目标检测：YOLOv9、DETR
图像生成：Stable Diffusion 3、DALL·E 3、Midjourney V6

3、语音技术
语音识别：Whisper（OpenAI）
语音合成：VALL-E（微软）、ElevenLabs

二、按技术架构分类
1、Transformer系
纯解码器：GPT系列
编码器-解码器：T5、BART
视觉Transformer：ViT、Swin Transformer

2、扩散模型
图像生成：Stable Diffusion XL
视频生成：Sora（OpenAI）、Pika

3、混合架构
图神经网络：GraphSAGE
神经符号系统：DeepMind的AlphaGeometry

三、按规模分类
1、超大规模模型
万亿参数级：GPT-4（推测1.8T）、Google的Gemini 1.5（10T token训练）

2、轻量化模型
手机端：MobileNet、TinyBERT
边缘计算：NanoGPT（<100M参数）

四、专业领域模型
1、科学计算
AlphaFold 3（蛋白质结构预测）
GNoME（材料发现）

2、金融领域
BloombergGPT（金融文本分析）
高频交易预测模型（如Renaissance等对冲基金专用）

五、开源vs闭源
开源代表：LLaMA 3（Meta）、Mistral 7B、Chinese-Alpaca（中文）
闭源商业模型：GPT-4 Turbo、Claude 3 Opus、Anthropic的Constitution AI

六、新兴方向
1、具身智能：Figure 01（机器人控制）
2、AI Agent：AutoGPT、BabyAGI
3、世界模型：Meta的VC-1（视频理解）

趋势观察（2024）：
1、多模态能力成为标配（如GPT-4V）
2、上下文窗口突破（Gemini 1.5达百万token）
3、小型化与效率提升（Mixture of Experts架构普及）

建议根据具体应用场景选择模型，例如：
中文任务可考虑GLM-4或DeepSeek
图像生成商业用途推荐DALL·E 3
本地部署可选Llama 3+LoRA微调

需要更具体的模型推荐或技术细节，可提供补充说明。