生成式 AI

生成式模型学习训练数据的统计结构，再从中采样生成新的样本。文本生成通常依靠大语言模型逐个预测 Token；图像和视频生成则常用扩散模型，从随机噪声出发，一步步细化成符合提示词的输出。更早的方法还包括 2014 年提出的生成对抗网络（GAN）。

近年来推出的大多数 AI 软件都以生成式 AI 为引擎：写作助手、编程工具、图像与视频生成器、语音克隆和 AI 搜索。评估这类产品时，你既是在评估底层的生成式模型，也是在评估厂商围绕模型构建的工作流程、控制功能和数据保护。

举例：营销团队让图像生成器生成一张以海滩为背景的产品照片，模型会创作一张全新的图片，而不是检索现有图片。

局限：输出可能不准确、带有偏见，或与受版权保护的训练素材相似，而且每次生成的质量不一。各厂商的商用授权条款不同，发布生成内容前请先确认。