AI領域的關鍵字主要包括：
大模型：大模型技術創新和工程落地齊頭並進，掀起行業大模型落地熱潮。大模型的更新疊代速度不斷加快，開始從「可用」的基礎大模型轉向為「好用」的行業大模型。例如，近期開源的NLLB可支持200種語言的相互翻譯。
生成式AI：生成式AI開闢AI創作能力，加速AI與數據要素深度融合。生成式AI藉助生成對抗學習等技術，能夠生成更加真實、更有創意、更有趣味的內容。例如，2017至2022年,在圖片生成權威榜單上,真實度和趣味度綜合評分提升了近5倍。
AI4S(AI for Science)：AI for Science在多個傳統科學領域取得重大突破。AI與傳統科學領域的深度融合,極大拓展該領域解決問題的能力。例如,目前人工智慧已經能夠預測幾乎所有的生物蛋白質的可能結構。
LLM(Large Language Model)：大型語言模型的出現意味著人工智慧技術的突破，同時也引發了大眾對於AI未來的更高期待。LLM基於海量文本數據訓練的深度學習模型，不僅能夠生成自然語言文本，還能夠深入理解文本含義，處理各種自然語言任務。
Multimodal(多模態)：多模態是指可以理解和生成多種類型數據信息的模型。多模態模型結合了文本、圖像、視頻、聲音等多種數據類型的處理能力，如通過結合視覺、聽覺等多模態信息，提高增強現實(AR)和虛擬實境(VR)之間的互動能力。
以上關鍵字涵蓋了AI技術的主要發展方向和套用領域，展示了AI技術的廣闊前景和深遠影響。