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摘要 作为人工智能的新兴物种，深度生成学习模型可以生成前所未有的各种新输出。例如，创作音乐、文本到图像的翻译或缺失数据的填补。与已经引起社会和经济重大变化的其他人工智能模型类似，需要构建 DGL 的建设性功能能力。为了推导和讨论它们，我们进行了广泛而有条理的文献综述。我们的研究结果揭示了六种建设性功能能力的广泛范围，表明 DGL 并非专门用于生成看不见的输出。我们的论文进一步指导公司捕捉和评估 DGL 的创新潜力。此外，我们的论文促进了对 DGL 的理解并为进一步的研究提供了概念基础。 1. 简介
捕捉深度的建设性功能能力...
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