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AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为小型模型、中型模型、大型模型和极大型模型，其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。 AI大模型的发展历程非常丰富多样，目前已经涌现了许多具有重要影响力的大模型。然而，随着技术的不断进步和研究的推进，我们可以期待更多更强大的AI大模型的涌现。这些模型将继续通过更大的参数量和更深的网络结构来提升性能，同时也需要更强的计算资源、更优秀的算法优化方法以及更多的训练数据来支持。 AI大模型的出现带来了许多优点，例如更精确的预测能力、更好的泛化能力和更广泛的应用范围。然而，AI大模型也存在一些不足之处，比如需要更高的计算资源和训练时间，以及对数据的依赖性较强。此外，由于模型参数量过大，AI大模型也面临着可解释性不足、难以部署和隐私保护等问题

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人工智能课程的期末大作业，是基于 Python 语言完成的 SimPy 仿真项目及相应的文档和课程报告。项目旨在锻炼学生独立思考的能力，培养项目业务能力和创新思维。 文件说明 src 代码目录 LICENCE LGPL 3.0 开源许可证 tutor 自己编写的培训资料及教程文件，主要是向作业小组成员展示 Python 各个工具的使用方法 misc 杂项文件（找不到的资料都在这个文件夹里面） demo 老师给出的一组示例代码 backup 备份文件 LICENCE 项目开源许可证 requirements.txt Python 的项目依赖

可运行，数据结构课程设计内容，网上找的，但是网上的一般都用不了，有很多问题，这是我自己改的，问题已经减少到最少了，如果还有bug，请告诉我