2025年人工智能赋能智慧旅游发展研究报告.pdf
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- 时间：2025/09/05
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2025年人工智能赋能智慧旅游发展研究报告。Transformer 架构：该架构是由Google团队于2017年提出的深 度学习模型，其核心采用自注意力机制（Self-Attention）替代传统循 环神经网络（RNN），通过并行化计算高效捕捉序列数据的全局依赖 关系，并基于编码器-解码器结构（Encoder-Decoder）实现特征提取 与生成任务。该架构凭借对长序列的建模能力、可扩展性及跨领域适 应性（如自然语言处理、计算机视觉），成为驱动大模型及生成式 AI 发展的基石。
摩尔定律：该定律由戈登·摩尔于1965年提出，指出集成电 路上可以容纳的晶体管数目每隔18到24个月便会增加一倍，处理器 的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的一半。
数据蒸馏技术：该技术是一种机器学习优化技术，旨在从大规 模数据集中提取关键信息，生成一个更小但信息量高度浓缩的合成数 据集，使得用该数据集训练的模型能接近或达到使用完整数据训练的 效果。
MLA+MoE架构：该架构是一种结合了记忆增强线性注意力机 制（Memory-Augmented LinearAttention，MLA） 和 混合专家系统 （Mixture of experts，MoE） 的神经网络架构，旨在提升模型的处理 效率、扩展性和长序列建模能力。其中混合专家模型（MoE）是一种 机器学习方法，将人工智能（AI）模型划分为单独的子网络（或“专 家”），每个子网络专攻输入数据的一个子集，以共同执行任务，能够在预训练期间大幅降低计算成本，并在推理时间内实现更快的性 能。
AIGC: 生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content），是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的 技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关 内容的技术。
MaaS: 模型即服务（ModelasaService，MaaS），是将机器学 习模型部署到企业端提供给用户使用的服务。通过MaaS，开发人员 可以简单调用模型，无需了解复杂算法和实现细节。
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