前言
在这个ai发展的时代，ai工程化正在成为一个不可忽视的趋势，它将ai技术与前端技术相结合，为设备的智能化提供了全新的可能，在前端域ai的交融中，我们看到了后端域前端技术的协同工作，共同推动者技术的革新。
AI技术
数据投喂与模型训练
- AI技术的核心在于数据的投喂与模型的训练。通过向大模型提供数据，我们可以教授模型一些知识。
- 训练过程包括重新训练，以提高模型的学习能力。这涉及到NLP（自然语言处理）、机器学习等关键技术。
brian,js 浏览器中的神经网络库
- brain.js是一个可以在浏览器中运行的神经网络库，因为它，前端设备可以直接运行AI模型。
- brain.js提供了多种神经网络类型，如LSTM（长短期记忆网络），用于处理时间序列数据
- brain.js的数据投喂与训练：brain.js允许用户以JSON数组的形式投喂数据，并实例化一个神经网络进行训练
- 实例化神经网络：通过调用brain.recurrent.LSTM()方法，实例化
- 训练与推理：使用train方法进行模型训练，然后run方法进行推理
前端相信端模型的未来
我们可以根据具体需求，选择合适的开源模型以满足我们的业务需求，例如moda模型等，将大模型与ai结合，把握未来的机遇与挑战，为我们的前端开发提供更多遍历。
