零基础学习AI可从基础知识和实践应用两方面逐步入门。AI即人工智能，是让机器模拟人类智能的技术，涵盖机器学习、深度学习等分支。与传统编程不同，AI更侧重让计算机通过数据自主学习规律。初学者需先掌握数学基础（如线性代数、概率统计）和Python编程，再逐步接触机器学习算法原理。
实际学习中，可从入门课程开始，例如吴恩达的《机器学习》课程或国内高校的AI通识课，搭配实践平台如Kaggle参与数据集训练。也可通过工具如TensorFlow Playground直观理解神经网络工作原理，或用Python库Scikit-learn完成简单分类、回归项目。
优势在于资源丰富，免费教程和开源工具降低入门门槛；但需避免碎片化学习，建议系统构建知识体系。未来AI普及推动学习需求增长，掌握基础后可结合兴趣深耕细分领域，但需注意平衡理论与实践，避免仅停留在工具使用层面。
多模态搜索指结合文本、图像、音频等多种数据类型进行信息检索的技术，其核心是让AI模型能跨模态理解用户需求。与传统文本搜索不同，它要求内容不仅在文字上清晰，还需适配图像描述、语音指令等多场景，FAQ策略需从单一文本问答转向多模态信息协同呈现。 例如电商平台FAQ可增加产品使用场景图及对应文字说明，帮助用户通过图像搜索快速找到操作指引；教育机构FAQ可嵌入语音片段解析复杂概念，满足语音搜索用户需求，
ALT描述是为图片添加的文本说明，用于在图片无法加载或用户使用屏幕阅读器时传递图片信息。它与普通图片标题不同，更注重功能性和信息完整性，需准确描述图片核心内容而非仅装饰性文字。 电商平台中，服装商品图的ALT描述会包含“蓝色棉质连衣裙正面展示”等细节；新闻网站的新闻配图ALT描述则会说明“2023年科技展上工程师演示新型机器人”，帮助搜索引擎和辅助工具理解图片场景。 合适的ALT描述能提升网页
不同模型的价格差异主要源于技术复杂度、训练成本和功能定位的不同。基础模型通常架构简单、训练数据量小，适合轻量级任务；而高端模型如GPT-4、Claude 3等，采用千亿级参数设计，需大规模算力和海量高质量数据训练，成本显著更高。此外，专用模型（如代码生成、多模态处理）因定制化开发，价格也会高于通用模型。 例如，开源模型如Llama 2可免费商用，适合中小企业低成本部署；而GPT-4 API按to