AI中让线条端点变圆滑的方法是：先点击工具栏中的 "直接选择工具"，然后鼠标选择图形上的节点，接着点击属性栏中的 "将所选描点转换平滑"。
如果让一条线段两端变成圆角，操作方法是：先用直线工具画出一条直线，然后鼠标左键单击左上角的"描边"，在端点菜单里面鼠标左键单击"圆头端点"即可。
AI算法的底层逻辑是复杂的，并且随着技术的不断进步和算法的持续发展，这一逻辑也在不断深化和变化。一般来说，AI算法，尤其是机器学习和深度学习的算法，主要依赖于对大量数据的分析和学习来发现数据之间的关系和规律，并用于预测、分类、聚类等任务。
对于机器学习算法，如线性回归和非线性回归，底层逻辑通常涉及设置参数的初始值，然后通过计算机进行穷举搜索，最终学习到最优参数。对于分类任务，包括线性分类和非线性分类，可能会使用如sigmoid这样的函数，将线性分类器转换为非线性分类器，以更好地处理复杂的数据分布。
深度学习的底层逻辑则更加复杂，它通常通过反向传播算法来不断调整网络中的权重和偏差，使得网络的输出与实际结果更加接近。这种调整过程需要大量的计算资源和时间，但随着算法的优化和硬件的提升，深度学习的效果也在不断提升。
除了机器学习和深度学习，AI算法的底层逻辑还可能涉及自然语言处理、数据库技术等多个方面。自然语言处理主要关注对自然语言的理解和分析，包括语音识别、语义分析、机器翻译等，其底层逻辑通常基于语言学知识和算法模型。而数据库技术则主要关注数据的存储、管理、挖掘等，为AI系统提供必要的数据支持。
总的来说，AI算法的底层逻辑是一个复杂且不断发展的领域，它涉及到多个学科的知识和技术，包括数学、统计学、计算机科学、语言学等。通过不断地研究和实践，人们正在逐渐揭开AI算法的底层逻辑，推动人工智能技术的不断发展和应用。
传统智能手机主要侧重于提供预设功能的智能化执行，用户通过手机应用程序来完成特定的任务，如打电话、发送短信、浏览网页、拍照等。这些功能在设计时已经确定，用户无法改变其工作方式。
而AI终端在算法层面更加智能化，具有主动学习的能力。它能够根据用户的使用习惯、情境和需求，进行智能交互，提供更加个性化的服务。例如，AI终端可以通过学习用户的日常行为，自动调整设备的设置，以满足用户的需求。此外，AI终端在数据处理和感知方面也更为智能化，能够更好地理解和响应用户的指令，提供更加智能的服务。
因此，AI终端和传统智能手机的主要区别在于其智能化程度和个性化服务能力。AI终端通过主动学习和智能交互，能够提供更加智能、个性化的服务，满足用户日益多样化的需求。