AI推理是指利用经过训练的模型，根据输入数据进行预测、决策或产生输出的过程。在这个过程中，模型会应用在训练阶段学到的知识和模式来处理新的输入数据。

在推理过程中，经过训练的模型会读取输入数据，并使用其内部的算法或神经网络结构对数据进行处理，从而生成输出或进行预测。模型利用在训练阶段学习到的参数、权重或规则，将输入数据转换为有意义的信息或行为。

推理阶段对于AI系统的生命周期至关重要。通过使用标记或未标记的数据进行训练，模型能够学习数据之间的模式和相关性。在推理阶段，模型会综合所学知识，并对未经过训练的真实数据做出预测或响应。