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生成工具已经出现在大多数 营销流程中，并发挥着多种作用。这些工具能够从头开始创建内容，从而加快创意工作，扩展背景并增强创意能力。 简而言之，它已经占据了主导地位，营销只是首先想到的例子。这些东西无处不在，随着你对它的了解越来越多，你会发现没有人能够忽视它。 理解生成式人工智能 生成式人工智能与通用人工智能 最著名的生成式人工智能模型和应用 生成式人工智能的实际应用：真实世界的用例 生成式人工智能的未来：挑战、机遇和伦理考量 结论 理解生成式人工智能 什么是生成式人工智能？它是如何工作的？ 生成式人工智能是一种 人工智能，它是一种可以根据用户输入创建全新内容的软件。


无论您是输入提示、提供照该输入，然后相应地创建内容。 相比 马来西亚电话号码数据 ，判别性人工智能会接受输入并对其进行相应分类。这包括垃圾邮件过滤器和面部识别软件等。 大多数情况下，生成式人工智能通过以下三种模型之一发挥作用：GAN、VAE 和 transformers。 生成对抗网络 (GAN) 将内容生成器与鉴别器对立起来，以优化输出。Duolingo 就是最好的例子。 变分自动编码器 (VAE) 通过从学习空间中采样来分析内容结构以创建新内容。



您可以通过稳定扩散看到这一点。 Transformers 根据上下文分解内容，以预测最佳输出。这是 ChatGPT 工作方式的简化。 了解了这些基础知识后，我们可以看看生成式人工智能如何融入现代技术世界，以了解一切变化的速度有多快。 生成式人工智能与通用人工智能 为了比较生成式人工智能和通用人工智能，我们首先应该定义通用人工智能。这个概念描述的是可以执行各种任务的人工智能。目前没有现实世界的例子可以引用，因为通用人工智能的尝试没有完全符合这个定义，但我们可以看看目前的尝试。