美杜莎AI模型到底用的是哪一个？

您提到的“美杜莎AI模型到底用的是哪一个？”这个问题缺乏具体的上下文信息，比如美杜莎AI模型是指某个特定项目、产品还是研究中的AI模型，以及是在询问其使用的算法、框架、数据集还是其他技术细节，无法直接生成一个准确且符合要求的122字摘要。

在探讨美杜莎AI模型所使用的具体技术或框架时,我们首先需要明确的是，美杜莎作为一个AI模型或系统的名称，可能并不直接指向某一个特定的、广为人知的模型架构，在AI领域，模型的命名往往与其功能、应用场景或开发团队有关，而并非总是直接反映其底层技术。

如果我们尝试从一般性的角度来推测美杜莎AI模型可能采用的技术,我们可以考虑以下几个方面：

1. 深度学习框架：美杜莎AI模型很可能基于某个流行的深度学习框架进行开发，如TensorFlow、PyTorch或MXNet等，这些框架提供了构建和训练神经网络所需的基础工具和库，使得开发者能够更高效地实现复杂的AI模型。

2. 模型架构：在模型架构方面，美杜莎AI模型可能采用了如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等中的一种或多种，这些架构在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用，并且可以根据具体任务进行定制和优化。

3. 预训练模型：为了提高模型的性能和准确性，美杜莎AI模型可能还利用了预训练模型，预训练模型是在大规模数据集上预先训练好的模型，可以通过迁移学习等方法应用于新的任务中，从而加速模型的训练过程并提高性能。

4. 自定义组件：除了上述通用的技术和框架外，美杜莎AI模型还可能包含一些自定义的组件或算法，以满足特定的应用场景或需求，这些自定义组件可能是针对特定任务设计的神经网络层、损失函数或优化算法等。

要准确回答“美杜莎AI模型用的是哪一个”这个问题，我们需要更多的上下文信息或具体的模型描述，在没有这些信息的情况下，我们只能从一般性的角度来推测美杜莎AI模型可能采用的技术和框架，如果你对美杜莎AI模型有具体的兴趣或需求，建议直接联系该模型的开发者或查阅相关的技术文档以获取更准确的信息。