AI技术在处理路径合并问题时，可以采用多种方法。以下是一些常用的方法：
1. 路径解析：AI可以通过解析输入的路径字符串，将其分解为各个节点和连接关系。然后，将这些节点和连接关系存储在一个数据结构中，以便后续进行合并操作。
2. 图算法：AI可以使用图算法来处理路径合并问题。例如，Dijkstra算法可以用来找到从起点到终点的最短路径，而Bellman-Ford算法可以用来找到从起点到终点的最短路径。这些算法都可以用于将多个路径合并成一个。
3. 机器学习：AI可以使用机器学习方法来学习路径之间的相似性和关联性。通过训练一个分类器或聚类器，AI可以将具有相似特征的路径合并成一个。这种方法需要大量的标注数据，但可以提供更准确的结果。
4. 深度学习：AI可以使用深度学习方法来处理路径合并问题。例如，卷积神经网络（CNN）可以用于识别图像中的路径，循环神经网络（RNN）可以用于处理序列数据，如文本中的路径。这些深度学习方法可以自动学习路径的特征，并将其合并成一个。
5. 自然语言处理（NLP）：AI可以使用NLP技术来理解人类语言中的路径信息。通过分析句子结构和语义，AI可以理解路径之间的关系，并将其合并成一个。这种方法需要大量的标注数据，但可以提供更自然、更符合人类习惯的结果。
6. 图数据库：AI可以使用图数据库来存储和管理路径数据。图数据库提供了查询、更新和删除节点的能力，使得路径合并操作更加方便和高效。
总之，AI可以通过多种方法来处理路径合并问题。选择合适的方法取决于具体的需求和场景，以及可用的数据和技术资源。
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