AI（人工智能）所运用的软件版本会根据具体的应用场景、项目需求和技术进步而有所不同，下面内容是一些常见的版本和工具：

1. 操作体系：

   • Linux：许多AI开发者和研究者倾给于运用Linux操作体系，由于它提供了丰盛的开源工具和良好的稳定性。
   • Windows：部分AI应用也许也会运用Windows操作体系，尤其是那些需要和特定Windows应用程序或硬件集成的情况。

2. 编程语言：

   • Python：Python是AI和机器进修领域最流行的编程语言其中一个，许多AI框架和库都是用Python编写的。
   • Java：Java也有一定的市场份额，特别是在企业级应用中。

3. 深度进修框架：

   • TensorFlow：TensorFlow一个广泛运用的深度进修框架，支持多种版本的Python。
   • PyTorch：PyTorch是另壹个流行的深度进修框架，同样支持Python。

4. 版本控制：

   • Git：Git是版本控制体系的首选，许多AI项目都运用Git进行代码管理。

5. 特定库和工具：

   • NumPy：用于数值计算。
   • Pandas：用于数据处理。
   • Scikit-learn：用于机器进修。

具体到版本,下面内容是一些常见的例子：

• Python：通常运用3.x版本，由于它是Python 2.x的后续版本，得到了更广泛的支持。
• TensorFlow：TensorFlow 2.x版本是当前主流版本，由于它提供了更加直观和易于运用的API。
• PyTorch：PyTorch同样主推运用新鲜版本，由于新版本通常包含更多的功能和改进。

需要注意的是,随着技术的进步，这些工具和库的版本也许会不断更新，因此提议根据具体项目需求选择合适的版本。