大模型与传统AI的核心差异在于：前者是“通才型智能”，后者是“专才型工具”。大模型凭借海量参数和跨领域学习能力，可处理开放性问题并生成创造性内容；传统AI则依赖特定规则和小规模数据，擅长执行标准化任务。
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技术架构
大模型基于Transformer等深度学习框架，参数规模达千亿级，通过无监督学习从海量数据中自主提炼规律；传统AI多采用手工设计的特征工程和浅层算法，依赖人工标注的小数据集。 -
应用范围
大模型能同时胜任文本生成、代码编写、图像分析等跨领域任务（如ChatGPT可聊天、改论文、解数学题）；传统AI仅能处理单一场景（如人脸识别系统无法回答提问）。 -
学习方式
大模型具备“涌现能力”——参数超过阈值后自动掌握推理、类比等未训练技能；传统AI需针对每项任务重新调参，无法迁移经验。 -
资源需求
大模型训练需高性能GPU集群和巨额能耗；传统AI在普通CPU上即可运行，成本更低但扩展性有限。 -
交互体验
大模型支持自然语言对话，能追问需求并提供建议；传统AI多为单向指令响应（如导航APP仅按预设路线规划）。
未来两者将互补共存：大模型推动创新边界，传统AI保障垂直场景的高效执行。企业需根据任务复杂度选择技术方案，而非盲目追求“大而全”。
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