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生成式人工智能-核心技术与发展.docx
资料介绍
生成式人工智能
一、生成式人工智能的基本概念
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称生成式AI），是人工智能领域中一类能够基于现有数据学习规律，进而创造出全新内容的技术分支。与传统人工智能以分析、识别、分类等判别式人工智能不同，生成式AI的核心能力不是对已有信息做判断，而是主动生成符合人类认知逻辑、满足特定需求的新内容——这些内容可以是文本、图像、音频、视频、代码，甚至是全新的分子结构、工业设计方案等，其产出具备原创性特征，而非对现有内容的简单拼接或修改。
从技术逻辑上看，生成式AI的核心逻辑是学习数据中的概率分布，基于给定的输入提示（Prompt），在学习到的分布中采样生成最符合需求的输出。例如，当用户输入“帮我写一篇关于春日露营的散文”，生成式AI会根据训练阶段学习到的中文散文语法、春日露营常见意象、情感表达逻辑，生成一段从未存在过的全新散文文本。
二、生成式人工智能的发展历程
1. 萌芽阶段（20世纪50年代-2012年）
生成式AI的思想最早可以追溯到人工智能学科诞生之初。1950年图灵在论文《计算机器与智能》中提出的图灵测试，本质上就隐含了对机器生成人类无法区分的内容的设想。早期的生成尝试包括基于规则的文本生成，比如1960年代开发的ELIZA程序，能够通过匹配关键词生成简单的对话文本，已经初步具备了生成交互内容的雏形。
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