​​人工智能的模型种类繁多，涵盖从基础统计方法到前沿多模态大模型，核心类型包括生成模型（如GPT、GAN）、判别模型（如CNN、BERT）、强化学习模型（如AlphaGo）以及混合架构模型（如神经符号系统）。​​ 以下从功能、技术实现和应用场景展开分析：

1. ​​按核心功能分类​​

   • ​​生成模型​​：学习数据分布以创造新内容，例如文本生成的GPT系列、图像合成的Stable Diffusion。
   • ​​判别模型​​：直接映射输入到输出，用于分类或回归，如ResNet处理图像分类、XGBoost预测结构化数据。
   • ​​强化学习模型​​：通过环境交互优化策略，典型应用包括游戏AI（AlphaZero）和机器人控制。

2. ​​按技术架构分类​​

   • ​​符号主义模型​​：依赖逻辑规则，如专家系统和Prolog，擅长可解释的推理任务。
   • ​​神经网络模型​​：包括CNN处理图像、Transformer架构（如BERT）处理文本，以及图神经网络（GNN）分析关系数据。
   • ​​混合模型​​：结合符号逻辑与神经网络，例如DeepProbLog增强推理能力。

3. ​​按应用场景分类​​

   • ​​自然语言处理​​：BERT用于语义理解，GPT-4支持多模态对话。
   • ​​计算机视觉​​：YOLOv8实现实时目标检测，Diffusion Models生成高保真图像。
   • ​​多模态任务​​：CLIP关联文本与图像，Gemini支持跨模态交互。

​​提示​​：模型选择需匹配任务需求，例如高精度分类优先CNN，复杂序列生成推荐Transformer。持续关注开源社区（如Hugging Face）可获取最新技术动态。