算法的底层技术主要涉及以下几个方面：
数据结构：
数据结构是算法的基础，用于组织和存储数据。常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。选择合适的数据结构能够提高算法的效率和性能。
算法设计与分析：
算法设计是根据问题需求设计一个可行的求解方法，常见的算法设计方法有递归、贪心算法、动态规划、回溯法等。算法分析是评估算法性能的过程，包括时间复杂度和空间复杂度等指标。
编程语言：
底层编程语言是实现复杂算法的工具。常用的底层编程语言包括C、C++、Java、Python等。这些语言提供了丰富的语法和库函数，使得程序员能够高效地编写和优化算法代码。
计算机硬件：
计算机硬件是复杂算法的执行平台，包括CPU、内存、硬盘等。这些硬件组成了计算机系统，为算法的执行提供了必要的资源和环境。
操作系统和编程语言：
操作系统和编程语言与硬件直接相关的技术和操作，负责处理硬件资源的管理和操作。它们是计算机系统的基础，为上层应用提供了运行环境。
智能指针：
在C++等编程语言中，智能指针是一种自动管理内存分配和释放的工具，帮助避免内存泄漏，对于资源密集型的AI应用尤为重要。
模板元编程：
C++的模板元编程允许在编译时执行计算和决策，这对于实现高效的AI算法非常有用。
综上所述，算法的底层技术是一个综合性的概念，涵盖了数据结构、算法设计与分析、编程语言、计算机硬件、操作系统和编程语言等多个方面。这些技术共同构成了算法的基础，支持着各种复杂算法的实现和运行。