当下最流行的人工智能框架有很多，其中一些是：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习软件库，提供了丰富的API和工具，可以用于构建各种类型的神经网络和深度学习模型。它具有灵活、高效的特点，适用于大规模数据处理和高性能计算。
2. PyTorch：由Facebook的AI研究团队开发的一种开源机器学习库，提供了类似于NumPy和SciPy的高级抽象，使得Python开发者能够轻松地创建和训练神经网络。它具有强大的灵活性和可扩展性，适用于各种类型的神经网络模型。
3. Keras：基于TensorFlow的一个高层次神经网络API，它简化了深度学习模型的开发过程，使其更加易于理解和使用。Keras提供了丰富的预训练模型和自定义层功能，适用于各种规模的神经网络项目。
4. Scikit-learn：一个用于数据挖掘和数据分析的Python库，提供了许多机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。它与TensorFlow和PyTorch等框架兼容，可以与其他机器学习库一起使用。
5. MXNet：一个高性能的深度学习框架，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等。它具有高效的内存管理和优化的并行计算能力，适用于大规模数据处理和高性能计算。
6. CNTK（Cognitive Toolkit）：微软公司开发的一款深度学习框架，主要用于Windows操作系统。它具有简洁的API和良好的性能，适用于嵌入式设备和移动设备。
7. Torch Lightning：一个基于PyTorch的分布式深度学习框架，旨在提高训练速度和效率。它采用梯度累积和批量归一化技术，可以有效地处理大规模数据集和高维度输入。
8. ONNX：一个开放源代码的神经网络交换格式，可以将不同深度学习框架生成的模型进行互操作。它支持多种编程语言和硬件平台，具有很好的兼容性和可移植性。
9. XGBoost：一个基于Python的集成学习库，提供了许多机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。它具有良好的性能和可扩展性，适用于各种规模的数据分析项目。
10. Keras Serving：一个基于Kubernetes的Web服务，用于部署和托管Keras模型。它可以将模型转换为RESTful API，方便用户通过HTTP请求访问和使用模型。
