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摘要：生成式人工智能 (AI) 是人工智能的一个子集，它已成为一种变革性技术，有可能彻底改变艺术、娱乐、研究、医疗保健和金融等各个领域。生成式 AI 模型可以生成答案、文章、诗歌、故事、产品描述和各种文本。它们还可以生成图像、音乐、音频、视频和合成训练数据。受益者包括数据科学家、应用程序开发人员、营销人员、销售团队、数字艺术家、媒体设计师、教育工作者和研究人员。另一方面，生成式 AI 也增加了潜在的版权侵权、数据隐私侵犯、歧视、深度伪造和其他欺骗行为的风险。本文深入探讨了生成式 AI 的基础、其潜在应用以及开发和部署生成式 AI 模型所面临的挑战。关键词：扩散模型、嵌入、生成对抗网络、生成人工智能、即时工程、Transformers、变分自编码器 1. 简介 生成人工智能使用户能够根据各种输入生成新的、逼真的高质量内容，包括文本、图像、声音、动画、3D 模型等。近年来，由于研究、算法、计算资源和应用的进步，生成人工智能领域取得了迅猛发展。从图 1 所示的近年来该主题专利申请数量的激增可以看出这一点。Lens 报告了超过 20,000 条生成人工智能专利记录 [1]。图 2 列出了该领域的一些顶级专利所有者。
生成人工智能：揭示潜力与挑战
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