其区别通常体现在以下方面：

1. 模型规模：模型规模是评估模型能力的一个重要指标。一般来说，模型规模越大，模型能力越强。

2. 训练数据集：不同的 AI 模型使用不同的训练数据集。数据集的大小、种类、质量等因素对模型的表现产生影响。

3. 训练方式：不同的 AI 模型使用不同的训练方式，包括监督学习、非监督学习、强化学习等。

4. 模型架构：不同的 AI 模型采用不同的网络架构，如卷积神经网络、循环神经网络、变换器等。

5. 应用场景：不同的 AI 模型针对不同的应用场景进行设计和训练，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

综上所述，不同版本的 AI 模型在模型规模、训练数据、训练方式、架构等方面存在差异，因此对应的应用场景和使用效果也会有所不同。

adobe illustrator CS3,硬件要求低，容易接受。 饿~两个都一样，看你自己比较感兴趣和自己认为比较容易看得懂的，先去练习就好，不过个人推荐你还是开始学AI的好，虽然CDR上手很容易，但是要精通那可真的是要花很大功夫的，而AI上手和精通方面相对来说过度的时间会比CDR要快很多，首先的就是至少AI得颜色设置什么的不用和CDR里还要注意这个注意那个的颜色设置。AI和PS的设置基本都是一致的。另外在操作方法上都有很多共同点，所以，专业一点的说，初学还是AI好，这也是未来发展的趋势。 至于CDR，虽然很多人也在用，但是功能相对还是有限的，要联合PS一起来做文件的话是一个很麻烦的过程。而AI就不一样了，毕竟是自家adobe的产品。CDR主要用来做标志设计和做VI手册多一些，做标志的速度可以比AI快1.5--2倍的速度。

AI（人工智能）各个版本的区别主要包括以下几个方面：

1. 基于应用场景的区别：AI技术不同的版本主要是为了应对不同的应用场景而设计的，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

2. 数据集的区别：不同的AI版本需要处理的数据集也不同，例如用于计算机视觉的版本需要处理图像和视频数据集，而用于语音识别的版本需要处理语音和音频数据集。

3. 算法模型的区别：AI版本的算法模型也各不相同，用于机器学习的版本主要包括回归算法、分类算法和聚类算法等，而用于自然语言处理的版本主要包括词向量、递归神经网络和卷积神经网络等。

4. 适用范围和精度的区别：不同的AI版本还在应用范围和精度方面有所不同，例如一些机器学习算法版本的适用范围和精度还比较有限。

总的来说，不同的AI版本之间的区别主要是由应用场景、数据集、算法模型、适用范围和精度等多个方面所决定的。

功能和兼容不同。

1、ai2015功能少，ai2017功能较多，ai2018功能也很多。

2、兼容。ai2015的兼容性差，而ai2017兼容性差，ai2018兼容性好。

的各个版本之间的区别主要在于其应用领域、算法模型和技术水平等方面。例如，传统的AI主要应用于规则推理、专家系统等领域，而现代AI则更加注重机器学习、深度学习等技术，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

此外，AI的算法模型也在不断更新和改进，从最初的神经网络到现在的卷积神经网络、循环神经网络等，不断提高了AI的精度和效率。同时，随着计算机硬件和软件技术的不断发展，AI的技术水平也在不断提高，越来越多的应用场景得以实现。

标签： 人工智能 标识