转型AI产品经理，了解大模型原理的同时，也要懂大模型应用技术，才能更好的将技术应用于场景中，实现AI产品落地。给大家分享6个热门AI技术?
?1. Prompt Engineering：是一种技术，通过精心设计的提示（prompt）来引导大语言模型（LLM）生成特定的输出。这种方法不需要对模型进行重新训练，而是通过输入特定的文本或指令来调整模型的行为。
?2. Large Language Models (LLM)：是指具有数十亿、数百亿甚至更多参数的深度神经网络模型。这些模型通过大量数据训练，具备卓越的语言理解和生成能力。
?3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)：是一种结合了传统搜索技术和生成式 AI 的框架。它通过检索相关知识库中的信息，增强模型的生成能力，确保生成的内容更加准确和可靠。
?4.AI Agent：是一种能够感知环境、做出决策并执行操作的智能实体。它可以使用大语言模型（LLM）作为核心控制器，通过集成不同系统和工具来完成复杂任务。
?5. Function Calling：是一种让大语言模型（LLM）调用外部函数或API的能力。通过这种方式，模型可以在生成内容时利用外部系统的功能，实现更复杂和多样化的任务。
?6. Fine-tuning：是一种通过在特定任务的数据集上对大语言模型（LLM）进行再训练的过程，以使其更好地适应特定领域的需求。
想更系统学习如何转型AI产品经理，可以看我之前的文章～
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?1. Prompt Engineering：是一种技术，通过精心设计的提示（prompt）来引导大语言模型（LLM）生成特定的输出。这种方法不需要对模型进行重新训练，而是通过输入特定的文本或指令来调整模型的行为。
?2. Large Language Models (LLM)：是指具有数十亿、数百亿甚至更多参数的深度神经网络模型。这些模型通过大量数据训练，具备卓越的语言理解和生成能力。
?3. Retrieval-Augmented Generation (RAG)：是一种结合了传统搜索技术和生成式 AI 的框架。它通过检索相关知识库中的信息，增强模型的生成能力，确保生成的内容更加准确和可靠。
?4.AI Agent：是一种能够感知环境、做出决策并执行操作的智能实体。它可以使用大语言模型（LLM）作为核心控制器，通过集成不同系统和工具来完成复杂任务。
?5. Function Calling：是一种让大语言模型（LLM）调用外部函数或API的能力。通过这种方式，模型可以在生成内容时利用外部系统的功能，实现更复杂和多样化的任务。
?6. Fine-tuning：是一种通过在特定任务的数据集上对大语言模型（LLM）进行再训练的过程，以使其更好地适应特定领域的需求。
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