AI智能问答程序的技术水平在全球范围内已经取得了显著的发展。以下是一些关于AI智能问答程序技术水平的主要发展趋势和进展：

1 自然语言处理（NLP）：NLP技术在智能问答领域的发展非常重要。通过深度学习和神经网络模型，NLP技术能够理解和解析人类语言，从而准确识别用户的意图和问题，并生成相应的回答。最新的NLP技术在语义理解、语言模型和文本生成方面取得了显著的进步，使得智能问答程序更加准确和智能化。

2 知识图谱：知识图谱是一个包含大量实体、属性和关系的结构化知识库。智能问答程序可以从知识图谱中获取相关的信息和答案，提供更准确的回答和解决方案。知识图谱的构建和维护成为智能问答程序发展的重要方向。

3 语义搜索和相关性排序：智能问答程序不仅要回答用户的问题，还要提供与问题相关的答案。语义搜索技术可以帮助智能问答程序更好地理解问题的含义，并将相关的答案排在前面。相关性排序算法和模型的发展，使得智能问答程序能够提供更加准确和有用的答案。

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4 多模态问答：随着图像、视频和语音数据的广泛应用，智能问答程序也在发展多模态问答能力。多模态问答涉及到多种数据类型的处理和融合，如图像和文本的关联、视频和文本的对齐等。最新的研究和技术使得智能问答程序能够处理多模态输入，并给出相应的回答。

5 迁移学习和预训练模型：迁移学习和预训练模型已经成为智能问答程序的重要技术。通过在大规模数据上进行预训练，智能问答程序可以具备更强大的语言理解和生成能力。预训练模型如BERT、GPT等的引入，使得智能问答程序能够更好地理解和回答用户的问题。

总的来说，全球范围内的AI智能问答程序技术水平在不断发展和演进，取得了显著的进展。通过深度学习、自然语言处理、知识图谱、语义搜索和多模态处理等技术的应用，智能问答程序在提供准确、智能化和个性化的回答方面取得了很大的进步。然而，仍然存在挑战和改进的空间，如解决复杂问题、处理语义理解的歧义、提供更准确的推荐等。未来的发展将继续推动智能问答程序技术的进一步提升和创新。