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无论您是输入提示、提供照片还是上传视频，人工智能都可以分析该输入，然后相应地创建内容。 相比之下，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。


这个概念描述了一种可以执行各种，因为通用人工智能的尝试没有完 丹麦 WhatsApp 数据 全符合这个定义，但我们可以看看目前的尝试。 也许最好的例子就是谷歌服务。 在一个生态系统中，你可以使用语音识别、实时转录、生成工具、分析工具、信息和事实查找等等。


显然，这个套件提供的功能比任何单一的生成式 AI 工具都要多，但仍有许多任务是 Google 套件无法完成的。 真正的通用 AI 能够承担任何新任务并取得成功。 使用技巧和工具浏览 Google 更新并获取高质量内容 训练方法和模型架构 构建这两种类型的人工智能的方法看起来大不相同。


大多数生成模型都利用统计训练。 凭借非常庞大的训练数据来源和复杂的分析模型，这些人工智能可以分解它们所创建内容类型的许多示例。 这创建了一个基线，然后可用于预测输出并生成新内容。 这就是图片生成器学习制作新图像的方式。


这也是聊天机器人说话的方式。 通用人工智能采用多种不同的方法。 虽然许多人工智能都采用统计训练，但目前通用人工智能试图结合多种专业人工智能的技能组合。 从这个意义上讲，通用人工智能实际上只是一系列连接其他人工智能的桥梁，使它们能够协同工作。