生成式人工智能发展历程(人工智能发展综述)

1、人工智能芯片综述论文如下：题目：人工智能在医疗领域的应用摘要：随着人工智能技术的不断发展，其在医疗领域的应用也越来越广泛。

2、中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。

3、为了深入理解人工智能，并对其定义进行探讨，本文综述了若干关于人工智能的定义。人工智能定义一（BeLLMan，1978）：人工智能涉及与人类思维、决策、问题解决和学习等相关的活动的自动化。

4、为了让爱宠宠对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。人工智能定义1：人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman，1978）。

5、含分工，如有可能，最好加上时间安排）（1）组长负责进行资料收集、查询、整理，完成人工智能相关文献综述；（2）两组员负责通过资料查询了解人工智能原理等相关理论知识；（3）两组员通过访谈计算机专家了解人工智能的可行性。

生成式 AI是指一类人工智能系统，可以根据给定的数据和规则，自动生成新的文本或图像等内容。在微撰中，用户可以通过输入话题或问题，让微撰自动生成相应的文本或语音回复。

简单理解，生成式 AI就是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。使用生成AI，计算机检测与输入相关的基本模式并生成类似内容。生成式对抗网络（GANs，GenerativeAdversarialNetworks），这是生成式AI的关键技术。

自动生成技术。生成式ai是一种人工智能系统，能够产生文字、图像或其他媒体以回应提示工程，改变原本人类手动编写的文字和视频等内容。

生成式AI技术是一种基于深度学习的人工智能技术，它可以让计算机“创造”出新的内容，比如文字、图片、音乐等等。

定义：生成式AI是指能够创造新的、原创的内容的AI系统。目的：它的主要目的是创新和生产新的内容，如文本、图像、音频和视频等。应用：在创意产业中，生成式AI可用于艺术创作、音乐创作和广告设计。

生成式人工智能的技术基础主要包括算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等。其中，算法设计是生成式人工智能的核心，包括机器学习、深度学习等多种算法，用于实现输入和输出之间的映射关系，从而生成新的内容。

生成式人工智能所涉及的技术非常综合且广泛，但就其核心文本生成而言，主要依赖于两个重要技术：生成式预训练和提示学习。前者负责海量数据的向量化存储问题，后者则提供了一种可以通过自然语言描述对存储数据进行灵活读取的能力。

生成式人工智能技术基础主要包括生成式预训练和提示学习两种技术。生成式预训练解决了海量数据的向量化存储问题，而提示学习则赋予了生成式人工智能灵活读取存储数据的能力。

算力：在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。（2）算法：算法是AI的背后“推手”。AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。

自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要子领域，涉及从文本数据中理解和生成自然语言的技术。语言学和计算语言学是自然语言处理的基础。计算机视觉：计算机视觉是使计算机系统能够理解和解释图像和视频数据的领域。

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