1、生成式人工智能技术历史 生成式人工智能技术发展按时间顺序先后经历了图像生成、文本生成、跨模态生成三个主要阶段。其中,图像生成包括自动编码器生成、生成对抗网络生成、扩散模型生成三个主要阶段;文本生成包括N-gram模型生成、LSTM模型生成、基于transformer生成3个主要阶段;跨模态生成包括图生文、文生图、文生视频3...
因循优先管制、确保包容、引导应用的隐含逻辑,《指南》提出“人类主导、主体适用的互动性应用”的生成式人工智能教育实践应用框架,建议从科学研究及研究性学习助理、协同课程制作、双基教学助理、可计算的技能操作诊断、特殊学习需求等生成式人工智能具有明显...
因循优先管制、确保包容、引导应用的隐含逻辑,《指南》提出“人类主导、主体适用的互动性应用”的生成式人工智能教育实践应用框架,建议从科学研究及研究性学习助理、协同课程制作、双基教学助理、可计算的技能操作诊断、特殊学习需求等生成式人工智能具有明显技术潜能的...
生成式人工智能(GenerativeArtificialIntelligence)是一种基于机器学习和深度学习技术的人工智能应用方式。与传统的判别式人工智能不同,生成式人工智能可以生成新的、原本不存在的数据与内容,例如图像、音乐、文本等。它通过学习大量的数据样本,分析其内在规律,并利用这些规律生成全新的数据。 生成式人工智能是现代人工智能领...
生成式人工智能是一种基于机器学习的技术,其核心思想是通过训练模型来生成新的数据或内容。生成式人工智能的基本原理包括以下几个方面: 1.数据驱动:生成式人工智能的训练数据是非常关键的。通常情况下,我们需要使用大量的数据来训练模型,以便模型能够学习到数据的潜在分布。这些数据可以包括各种类型的信息,比如文本、图像...
一、生成式人工智能的基本原理 生成式人工智能的基本原理可以概括为通过学习给定的数据集或模型,利用学习到的模式来生成新的数据,内容或者想法。传统的人工智能技术主要是基于监督学习和分类来实现,而生成式人工智能则更注重数据的生成与创新。生成式模型在生成新数据方面具有独特的优势,可以应用于图像、音频、文本等领域...
ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能(GenAI)在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。然而,生成模型也不能避免其固有的局限性,包括产生幻觉的倾向,在数学能力弱,而且缺乏可解释性。因此,提高他们能力的一个可行办法是让他们能够与外部世界互动,以不同的形式和方式获取知识,从而提高所生成内容的事...
一、生成式人工智能的技术原理 生成式人工智能的核心在于其强大的生成能力,这种能力来源于深度学习技术中的生成模型。生成模型通过学习大量数据的内在规律和特征,能够生成与原始数据相似但全新的内容。目前,主流的生成模型包括变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)以及近年来大热的Transformer模型等。 这些生成模型在文本...
ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能(GenAI)在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。然而,生成模型也不能避免其固有的局限性,包括产生幻觉的倾向,在数学能力弱,而且缺乏可解释性。因此,提高他们能力的一个可行办法是让他们能够与外部世界互动,以不同的形式和方式获取知识,从而提高所生成内容的事...