在人工智能训练的模型设计阶段，根据人工智能主流算法框架和( )选择最优的、与任务匹配的模型。

ChatGPT能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，甚至能完成撰写邮件、论文、程序代码等通常需要人类才能完成的工作。

人机交互是人工智能最具挑战性、最综合性的技术之一，涵盖了语义理解、知识表示、语言生成、逻辑与推理等各个方面。

任务或目标型的对话系统一般需要通过多轮交互实现一个特定的任务或目标。

人体姿态识别是指通过计算机视觉技术，对人体在图像或视频中的姿态进行自动识别和分析。姿态识别算法可以对人体的关键点、姿态、动作等进行识别和分析，从而实现对人体运动和行为的自动识别和监测。

人与智能的视觉交互是包括人脸识别、手势识别、表情识别、姿态识别等以图像识别为特征的交互方式。

能够实现脑和外部设备间的双向信息交换的脑机接口，一方面大脑要发出指令实现对外部设备的控制，另一方面外部设备也要不断地给大脑发送各种各样的反馈信息，让大脑及时调整控制策略。

Transformer模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型。

Attention-OCR算法是在卷积、循环神经网络提取特征的基础上引入加入注意力机制的编解码模型。

假设paddlepaddle中文票据OCR识别预训练模型ocr的recognize_text()方法返回对象result，则results[0][＇data＇]对应第一幅输入票据识别出来所有文本信息。

目前中文票据OCR识别中主流的文本识别算法均采用基于深度学习的方法。