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许昌企业网站去哪开发,哪个网站可做密丸,平面设计软件有哪些功能,永泰城乡建设网站在AI世界中#xff0c;一种独特的机器智能变体正在迅速渗透到软件应用和主流用途中#xff0c;它就是生成式人工智能。不同于以往只做“选择题”和“判断题”的 AI#xff0c;生成式人工智能开始尝试做“问答题”和“作文题”#xff0c;它不再仅仅满足于分析现有的数据一种独特的机器智能变体正在迅速渗透到软件应用和主流用途中它就是生成式人工智能。不同于以往只做“选择题”和“判断题”的 AI生成式人工智能开始尝试做“问答题”和“作文题”它不再仅仅满足于分析现有的数据而是开始创造。文章目录一、智能的范式转移——判别式 vs. 生成式二、生成式人工智能的演化三、常见生成式AI架构——它们是如何“无中生有”的3.1 生成对抗网络 (GAN)3.2 扩散模型Diffusion Models3.3 Transformer模型五、生成式AI应用一、智能的范式转移——判别式 vs. 生成式传统人工智能有时被称为判别式人工智能Desciminative AI 它能够根据输入模型的数据进行判别、分类或预测这种AI模型为各种智能应用提供支持包括推荐系统和搜索引擎。另一方面生成式人工智能Generative AI会学习输入数据的潜在模式但它并不提供预测或洞察而是利用学到的知识生成与训练数据相似但又不同的输出。判别式 AI (Traditional AI)模仿人类的分析和预测技能其适合用于分类任务例如区分垃圾邮件但它无法根据情境来理解上下文或生成新内容。生成式 AI (Generative AI) 模仿人类的思维和创造力生成式模型可以吸取它们所学的知识并根据这些信息创建全新的内容。二、生成式人工智能的演化生成式 AI 的历史并非一蹴而就而是一场长达半个世纪的接力萌芽期 (1960s)生成式AI的最早实例之一可追溯到1964年ELIZA聊天机器人的诞生通过基于规则的 Operating SystemELIZA根据接收到的文本生成回复模拟与用户的对话虽然只是基于简单的规则匹配但它第一次向世界展示了机器进行类人交流的潜力。探索期 (1980s-90s)20世纪80~90年代硬件和软件能力大幅提升促进了包括神经网络Neural Network在内的生成式人工智能模型的发展神经网络受人脑启发可以学习数据中错综复杂的模式但早期的神经网络训练计算成本高昂且只能生成少量内容。突破期 (2010s)21世纪初深度学习Deep Learning出现生成式人工智能研究取得了重大突破。利用多层神经网络深度学习模型可以在大量 Data 集上进行训练辨别复杂的模式从而生成与人类创建的内容非常相似的新数据这一突破促进了创新型生成 AI 模型的发展包括生成式对抗网络Generative Adversarial Network, GAN和变异自动编码器VAE。爆发期 (2020s)下一个重大发展是于2020~2023年出现的Large Language ModelLLM如 GPT-3 和 Gemini LLMs 是在海量文本和代码数据集上训练出来的这使它们能够生成逼真的文本、翻译语言、编写不同种类的创意内容并以信息丰富的方式回答你的问题。三、常见生成式AI架构——它们是如何“无中生有”的如果说 AIGC 是一场视觉与逻辑的盛宴那么 GAN、Diffusion 和 Transformer 就是后台最忙碌的三位顶级厨师。3.1 生成对抗网络 (GAN)GAN 是早期生成式 AI 的领军者它的天才之处在于引入了“博弈论”的思想让两个神经网络在互相“相爱相杀”中进化。它由两个对立的神经网络组成生成器和鉴别器生成器伪造者目标是生成能够欺骗鉴别器的真实输出。鉴别器鉴定这目标是识别输出是真实的还是生成的。在实践中生成器通过观察和分析大量现有艺术作品数据集来学习目标艺术风格。然后鉴别器充当艺术评论家的角色评估这些生成的图像并对其真实性提供反馈。最初由于生成的图像与训练数据缺乏相似性鉴别器可以轻易地将其识别为计算机生成的图像利用来自鉴别器的反馈生成器调整其方法。这种对抗性竞争促使双方不断进化相互学习随着时间的推移竞争和持续的反馈循环最终会达到一个收敛点生成器在创作艺术作品方面变得非常熟练以至于能够欺骗鉴别器。3.2 扩散模型Diffusion Models如果说GAN是“警匪博弈”那么扩散模型更像是非平衡热力学中的物理现象将秩序逐渐打碎为混沌再学习如何从混沌中重建秩序扩散模型的原理是在干净的图像上逐渐添加噪音直到完全无法识别然后它可以反转逐渐去除噪音生成新的图像。具体过程如下前向扩散 (Forward Diffusion)按照一个预设的时间步长向原始高清图像逐渐添加噪声直到它变成一团毫无意义的“雪花点”。逆向去噪 (Reverse Diffusion)AI观察一张被污染的模糊图像学习预测“刚才被添加的噪声分量”并将其精准剔除。引导机制 (Conditioning) 当我们输入 Prompt如“赛博朋克风格的猫”时文字会被转化为向量作为逆向过程的“导航仪”引导 AI 从混沌的噪声中朝着特定的像素组合方向进行塌缩。3.3 Transformer模型如果前两者是视觉派Transformer 就是文字与逻辑的王者它是 ChatGPT、Claude 乃至视频生成模型 Sora 的底层基石。以往的 AI 处理信息像是在看“流水账”读到后面就忘了前面而Transformer 的杀手锏是“注意力机制 (Attention)”它能理解输入序列中不同部分之间的关联当它处理一个词Token时它会计算这个词与句子中所有其他词的相关性。可以理解为它为每个词建立了一个“朋友圈”能根据上下文精准捕捉词义的微妙变化它能记住几万字之前提到的伏笔让长篇小说或复杂代码的生成变得连贯。Transformer 架构通常由这两部分组成虽然现在的很多大模型如 GPT主要使用解码器部分编码器 负责“读懂”输入将复杂的语言压缩成机器理解的向量。解码器 负责“创作”输出。它根据学到的规律一个词一个词地预测接下来该说什么。五、生成式AI应用基础模型是具有广泛功能的AI模型它们是在超大规模数据集上训练的巨型模型它们不再只能干一件活而是具备了迁移学习的能力。开发者只需通过微调Fine-tuning就能将一个基础模型转化为各行各业的顶尖专家。例如OpenAI 开发的 ChatGPT 是生成式人工智能的一个杰出范例ChatGPT 并非预测给定输入的可能输出而是旨在生成连贯且符合语境的响应无论是起草电子邮件、撰写文章、创作诗歌还是模拟人类对话。同样DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion 等新的软件应用程序正在艺术和图像创作领域掀起波澜。下面是一些常见的生成式AI应用领域核心逻辑代表性模型/工具文本生成 (LLM)理解上下文、创意写作、翻译与逻辑推理。OpenAI ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude图像生成将文本转化为图像支持风格迁移、内补全与外扩。Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 3视频生成生成连贯的高清动态画面或数字人视频。Sora、Runway Gen-3、Synthesia代码生成辅助编程支持自动化补全、漏洞检查及编程语言互译。GitHub Copilot、Cursor、AlphaCode音频生成涵盖语音合成 (TTS)、克隆及音乐创作。ElevenLabs、Suno、Udio