国内外研究现状是文献综述的主体，叙述某一时期某一专业技术领域的现状、水平及成就。大致可以分为以下三步：概括、分析、整合回顾。 第一步是概括。对所选文献的研究重点，研究手段及研究结论先进行概括。 第二步是分析。对文献进行分析，提炼出这些文献研究中所做的贡献、影响、优点与不足。 第三步是整合回顾。对文献进行整合，找出现阶段研究方法（方向）存在的不足，提出改进的方向及思路。用以上思路写出国内外研究现状

在人工智能领域，深度学习模型是当前研究的热点。其中，图像处理、自然语言处理和推荐系统等领域取得了很大的进展。国内外研究现状如下：

概括：近年来，深度学习模型在人工智能领域的应用得到了广泛关注。尤其是在图像处理、自然语言处理和推荐系统等领域，各种深度学习模型应用被广泛研究。

分析：在图像处理领域，卷积神经网络（CNN）是一个重要的深度学习模型。例如，ImageNet比赛中的 ResNet、VGG、Inception 等模型，取得了非常好的成绩。在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型，被用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。同时，预训练语言模型（例如BERT、GPT）也得到了广泛的研究和应用。在推荐系统领域，基于深度学习的推荐模型，例如深度神经网络（DNN）、协同过滤和AutoEncoder等模型，也得到了广泛的应用。

整合回顾：尽管深度学习模型在人工智能领域取得了很多进展，但是仍然存在一些问题。例如，模型的可解释性、数据隐私保护等方面需要进一步研究。因此，未来的研究方向可以考虑如何提高深度学习模型的可解释性、如何在保护数据隐私的同时提高模型的性能等方面。同时，结合人类的认知机制，探索新的深度学习模型也是未来研究的重要方向。