嗨 我是CCChen
2025/11/08 iPAS AI應用規劃師-中級 第二場考試
你準備好了嗎?這一場我有參加, 報考科目一+二 組合
分享經由收集資料所分析出的AI趨勢名詞, 供考前猜題用.
2025 AI 趨勢知識圖卡
iPAS AI應用規劃師 — 30 個核心趨勢名詞彙整
互動式網頁連結: https://gemini.google.com/share/4f82685a9c9d
彙整出30個,在2025年下半年持續發燒或成為主流的AI趨勢名詞：
- 代理式 AI (Agentic AI)：模型朝向自主規劃、執行複雜任務的方向演進。
- AI 代理人協作 (AI Agent Collaboration)：異質 AI 代理人彼此互通、互信，協同執行多階段任務。
- 檢索增強生成 (RAG)：結合外部知識檢索與LLM生成能力，減少模型幻覺。
- 低秩自適應 (LoRA)：針對大型模型進行高效微調的技術，大幅降低訓練成本。
- 多模態 AI (Multimodal AI)：能同時處理並整合文字、影像、語音等多種感知類型資料。
- 擴散模型 (Diffusion Models)：憑藉穩定性與高品質生成能力，在圖像生成領域崛起。
- 模型對齊 (Model Alignment)：確保LLM的輸出符合人類偏好、價值觀與安全性。
- 負責任 AI (Responsible AI)：確保AI技術的安全、公平、透明與道德發展。
- AI 倫理 (AI Ethics)：專注於確保AI決策公平且無偏見的考量。
- 監理沙盒 (Regulatory Sandbox)：在受控條件下測試新技術，以促進創新並管理法規風險。
- MLOps：實現AI模型的自動化開發、部署與持續維運流程。
- 邊緣部署 (Edge Deployment)：將計算任務部署至終端設備，以實現低延遲、離線可用和隱私保護。
- 思維樹 (Tree-of-Thoughts, ToT)：允許模型探索多條候選推理路徑，以解決複雜的規劃問題。
- 思維鏈 (Chain-of-Thought, CoT)：引導模型展示逐步推理過程，以提升複雜邏輯任務的表現。
- 可控生成 (Controllable Generation)：提升生成模型對輸出內容（如風格、格式、長度）的精準控制能力。
- 提示工程深化 (Deepened Prompt Engineering)：優化輸入提示詞的技術，成為 LLM 應用中的關鍵技能。
- A2A 協議 (Agent2Agent Protocol)：Google推出，旨在使異質 AI 代理人彼此溝通和協作的開放標準。
- MCP 協議 (Model Context Protocol)：Anthropic推出，為LLM注入結構化、即時上下文，連接外部工具和數據庫的協議。
- 圖結構推理 (Graph-based Reasoning)：利用知識圖譜的結構化關係進行多跳推理，提高可解釋性。
- 向量資料庫 (Vector Database)：用於儲存和檢索高維向量，是RAG技術的核心組成部分。
- 微服務架構 (Microservice Architecture)：將應用程式拆分為小型服務，易於隔離錯誤且可彈性擴展資源。
- 容器化 (Containerization)：使用Docker或Kubernetes，確保模型跨平台部署與環境一致性。
- 主權 AI (Sovereign AI)：強調AI技術與資料的主權自主開發能力。
- 混合專家模型 (MoE)：一種深度學習架構，透過稀疏激活降低部署成本並提高模型效率。
- 智慧流程自動化 (IPA)：結合傳統RPA與認知技術（如AI），處理更複雜的業務流程。
- AI + BI 融合 (AI + BI Fusion)：將AI的預測與規範能力，整合到商業智慧（BI）的描述性分析中，提升決策品質。
- 代理式 AI 整合：多模態 AI 與具備推理與決策能力的代理系統結合。
- 物理 AI (Physical AI)：AI 能在真實世界中移動、操控並進行互動（如機器人與自駕車）。
- 解決方案圖 (Solution Graph)：描述任務步驟與工具關係的結構化表示，供 Agentic AI 進行多步推理。
- 統一架構 (Unified Architecture)：模型將更強調模態間的統一處理與共享表示，朝通用架構發展。
