机构名称：
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1.**生成对抗网络 (GAN)**：由两个相互竞争的神经网络组成——一个生成器和一个鉴别器。生成器试图生成令人信服的数据实例，而鉴别器则评估它们的真实性。随着时间的推移，这种对抗过程有助于生成器创建高度逼真的输出。2.**变分自动编码器 (VAE)**：它们将神经网络与概率方法相结合，以对数据进行编码和解码。VAE 特别适用于生成作为输入数据变体的新数据点。3.**Transformer 模型**：在自然语言处理领域尤为突出。像 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）这样的模型可以根据输入提示生成连贯且符合上下文的文本。**生成式 AI 的应用：** 1.**文本生成**：生成文章、诗歌、问题答案甚至计算机代码。2.**图像创建和编辑**：制作逼真的图像或转换现有图像（例如，将草图变成详细的图片）。3.**音乐创作**：创作各种风格的新音乐作品。4.**合成数据生成**：在真实数据稀缺或获取成本高昂时，生成有用的数据集以训练机器学习模型。5.**创意产业**：协助艺术家、作家和设计师集思广益并开发新概念。生成式人工智能不断发展，不断突破机器创造的界限，并对娱乐、医学和研究等各个领域产生广泛影响。
生成式人工智能：
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