当人工智能（AI）应用程序或模型遇到内存（RAM）不足的问题时，可以采取以下几种策略来解决：

1. 增加物理内存：最直接的方法是增加计算机的物理内存。购买更多的RAM模块并安装到计算机中，可以显著提高可用内存量。

2. 优化软件：如果无法升级硬件，可以尝试优化AI应用程序或模型以减少内存使用。这可能包括减少模型的大小、优化代码或使用更有效的算法。

3. 使用分页或虚拟内存：操作系统通常使用分页或虚拟内存技术来管理内存。确保已正确配置虚拟内存，以便在物理内存不足时自动使用硬盘空间作为额外内存。

4. 数据分批处理：对于需要大量内存的大型数据集，可以尝试将数据分成较小的批次进行处理，以减少单次处理所需的内存量。

5. 使用高性能硬件：如果可能的话，使用具有更多RAM和更强处理能力的专用硬件来运行AI应用程序或模型。这些硬件可能包括高性能计算机或云计算服务。

6. 使用分布式计算：对于非常大的模型或数据集，可以考虑使用分布式计算技术来分摊内存负载。这可以通过将数据或模型分割成多个部分并在多台计算机上并行处理来实现。

7. 考虑使用云存储服务：如果需要处理的数据集很大且无法在本地内存中存储，可以考虑使用云存储服务。这样可以释放本地存储空间以供其他用途，同时允许通过云计算资源进行数据处理和分析。总之，要解决AI面临的内存不足问题，可以尝试多种策略来提高系统的可用内存。具体的解决方案可能需要根据具体的情况和应用需求进行调整。