AI人工智能大语言模型技术架构图

这张 AI 人工智能技术架构图从底层到上层、从技术到应用全景呈现其体系。基础设施层以 GPU、TPU、类脑芯片、云计算构建算力支撑；数据层围绕数据清洗标注与知识结构化，包含数据版本控制 DVC、自动化特征工程、知识图谱构建；核心技术层涵盖机器学习（监督 / 无监督等）、深度学习（MoE、Transformer 等）、自然语言处理（LLM、RAG 等）、计算机视觉（ViT、NeRF 等）、强化学习、模型优化技术（知识蒸馏等）；系统架构层涉及 MCP、模态编排、服务网络、分布式系统；生态应用层分为行业应用（AIGC、数字孪生等）、智能体与交互系统（Agent、具身智能等）、边缘与终端 AI（TinyML 等）；未来发展层聚焦通用人工智能 AGI，包含世界模型、神经符号 AI、终身学习。右侧还贯穿伦理与安全维度，覆盖隐私计算、可解释 AI、算法偏见、AI 对齐等方向，完整勾勒出 AI 技术从基础到应用、从当下到未来的全链路架构。