“纯AI”通常指不依赖特定领域知识的基础人工智能技术，其核心技术围绕数据驱动的算法、模型架构、计算能力和通用智能方法展开。以下是我公司核心技术的分类与解析：
一、基础算法与模型
机器学习（Machine Learning）
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监督学习：通过标注数据训练模型（如线性回归、SVM、决策树）。
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无监督学习：发现数据内在结构（如聚类K-Means、降维PCA）。
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半监督学习：结合少量标注与大量未标注数据（如自训练模型）。
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迁移学习：将已训练模型的知识迁移到新任务（如预训练语言模型微调）。
深度学习（Deep Learning）
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神经网络架构：CNN（图像）、RNN/LSTM（序列）、Transformer（文本/跨模态）。
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训练方法：反向传播、梯度下降优化（如Adam、RMSProp）、正则化（Dropout、BatchNorm）。
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典型模型：ResNet（图像分类）、BERT（自然语言理解）、GPT（生成式任务）。
强化学习（Reinforcement
Learning）
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算法：Q-Learning、策略梯度（PPO、A3C）、深度强化学习（DQN、AlphaGo）。
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应用场景：游戏AI、机器人控制、资源调度。
二、数据处理与特征工程
数据预处理
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清洗：缺失值填补、异常值检测（如孤立森林）。
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特征提取：TF-IDF（文本）、词嵌入（Word2Vec、GloVe）、自监督预训练（如BERT）。
数据增强
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图像：旋转、裁剪、GAN生成对抗样本。
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文本：同义词替换、回译（Back
Translation）。
标注技术
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主动学习：选择信息量最大的样本标注（如不确定性采样）。
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弱监督学习：利用噪声标签训练（如一致性正则化）。
三、计算架构与硬件支持
分布式训练
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框架：TensorFlow、PyTorch的分布式策略（如数据并行、模型并行）。
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优化：混合精度训练、梯度压缩（如ZeRO）。
专用硬件
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GPU/TPU加速：NVIDIA CUDA生态、Google TPU矩阵计算。
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神经网络加速器：寒武纪MLU、Groq TPU。
边缘计算
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轻量化模型：MobileNet、TinyBERT、知识蒸馏（Teacher-Student）。
四、通用智能方法
知识图谱（Knowledge Graph）
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构建：实体关系抽取（如OpenIE）、图嵌入（TransE）。
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应用：语义搜索、问答系统（如IBM
Watson）。
搜索与推理
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符号推理：基于规则的专家系统（如医疗诊断）。
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概率推理：贝叶斯网络、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）。
多模态学习
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跨模态对齐：CLIP（文本-图像）、ViLT（视觉语言预训练）。
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联合建模：多任务学习（如同时处理文本和语音）。
五、评估与优化技术
模型评估
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指标：准确率、F1值、AUC-ROC（分类）；BLEU、ROUGE（生成）。
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鲁棒性测试：对抗样本攻击（FGSM、PGD）、分布外（OOD）检测。
超参数优化
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自动化方法：贝叶斯优化（HyperOpt）、进化算法（NSGA-II）。
模型压缩
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剪枝：结构化剪枝（通道剪枝）、非结构化稀疏化。
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量化：INT8量化、二值化网络（BinaryNet）。
六、伦理与安全基础
公平性
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检测与修正：群体差异分析（如Demographic
Parity）、对抗去偏置（Adversarial
Debiasing）。
可解释性
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模型解释：SHAP值、LIME局部解释、注意力可视化（如Transformer）。
隐私保护
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联邦学习：横向/纵向联邦学习（如Google
FedAvg）。
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差分隐私：添加噪声保护个体数据（如Apple的iOS应用）。
技术发展驱动力
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算法突破：如Transformer取代RNN成为NLP主流架构。
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算力提升：摩尔定律放缓下，专用芯片（如TPU）延续性能增长。
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数据规模：互联网产生的PB级数据推动模型泛化能力。
总结
纯AI的核心技术本质是通过数据与算法逼近通用智能，其发展依赖于数学理论（如优化理论）、计算资源（硬件）和跨学科融合（如认知科学）。当前研究前沿包括具身智能（如波士顿动力机器人）、AGI架构设计（如PaLM-E多模态模型）和因果推理（打破相关性陷阱）。
