AI大模型是当前人工智能领域的核心技术，通过海量数据和庞大参数规模实现通用任务处理，其核心亮点包括*Transformer架构*、*预训练-微调范式*和*多模态融合能力*。

1. 核心架构与原理
   AI大模型的基础是Transformer架构，依赖自注意力机制并行处理序列数据，解决了传统RNN的长程依赖问题。其核心组件包括编码器-解码器结构、多头注意力层和前馈神经网络，通过堆叠多层模块实现复杂模式学习。

2. 训练与优化方法
   大模型采用两阶段范式：先在无标注数据上预训练（如语言模型的掩码预测），再通过微调适配具体任务。训练依赖分布式计算框架（如Megatron-LM）和优化技术（混合精度训练、梯度裁剪），以降低万亿级参数的计算成本。

3. 应用场景与挑战
   大模型已应用于自然语言处理（对话系统、文本生成）、计算机视觉（图像描述）和跨模态任务（图文生成）。但面临算力需求高、数据偏见、黑箱性等挑战，需结合提示工程、人类反馈强化学习（RLHF）缓解。

未来，AI大模型将向更高效的小样本学习、可解释性增强和边缘端部署发展，推动医疗、教育等领域的智能化变革。实际应用中需平衡性能与伦理风险。