当前主流的AI模型形态主要包括以下几种：
1. 深度学习模型：深度学习模型是当前AI领域的主流模型，主要包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。深度学习模型通过多层神经网络结构，能够处理复杂的数据特征和模式，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
2. 强化学习模型：强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法，主要应用于机器人、游戏、自动驾驶等领域。强化学习模型包括Q-learning、Deep Q-Network（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）等。
3. 生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络是一种用于生成高质量图像或视频的网络结构，由两个相互对抗的神经网络组成。生成器负责生成新的数据，而判别器则尝试区分真实数据和生成的数据。GAN在图像生成、风格迁移等领域取得了显著的成果。
4. Transformer模型：Transformer模型是一种基于自注意力机制的模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Transformer模型通过自注意力机制能够捕捉输入数据之间的长距离依赖关系，提高了模型的性能。
5. 多模态模型：多模态模型是指同时处理多种类型的数据（如文本、图像、音频等）的模型。多模态模型在许多应用场景中具有优势，如跨媒体内容理解、情感分析等。多模态模型通常采用Transformer架构，并结合不同模态的特征表示方法。
6. 联邦学习模型：联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个设备在不共享数据的情况下进行协同训练。联邦学习模型在隐私保护、资源受限的场景下具有优势，如智能城市、医疗健康等领域。联邦学习模型主要包括联邦优化算法、分布式梯度下降等技术。
7. 小样本学习模型：小样本学习模型是指在数据量较少的情况下，通过少量的标注数据进行学习的方法。小样本学习模型在实际应用中具有重要的意义，如医学诊断、推荐系统等。小样本学习模型主要包括迁移学习、元学习、半监督学习等技术。
8. 知识图谱模型：知识图谱模型是一种将实体、属性和关系等信息组织成图形结构的模型，用于表示和推理知识。知识图谱模型在语义搜索、智能问答、推荐系统等领域具有广泛的应用前景。知识图谱模型主要包括图数据库、图神经网络等技术。
9. 可解释性模型：可解释性模型是指能够提供模型决策过程解释的模型。可解释性模型在法律、金融、医疗等领域具有重要的应用价值，有助于提高模型的可信度和透明度。可解释性模型主要包括LIME、SHAP、DeepExplainer等技术。
10. 自适应模型：自适应模型是指能够根据输入数据的变化自动调整参数的模型。自适应模型在实时监控、自动驾驶等领域具有重要的应用价值，能够应对不断变化的环境条件。自适应模型主要包括在线学习、增量学习等技术。
总之，当前主流的AI模型形态涵盖了深度学习、强化学习、生成对抗网络、Transformer模型、多模态模型、联邦学习模型、小样本学习模型、知识图谱模型、可解释性模型和自适应模型等多种类型。这些模型在各自的应用领域中取得了显著的成果，为人工智能的发展提供了强大的动力。
