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生成的人工智能，通常被称为生成的AI或生成人工智能，在很大程度上是AI的最新进展。可以通过使用生成模型生成文本，图形或其他类型的媒体的人工智能系统称为生成型AI。通过学习培训数据中的基本模式和结构的过程，这些模型生成了具有可比性特征的新数据。该系统评价的目标是编译，评估和综合有关生成人工智能的知识体系。在本文的系统评价中强调了生成人工智能模型设计及其性能的关键应用程序和变体。为了（a）理解最新的生成AI方法，提供了重要方法，算法和各种研究结果的摘要。（b）彻底研究了大量文献，这些文献涵盖了新的发展，典型问题以及在创建和使用生成AI方法中的主题。（c）评估和对比几种生成的AI技术，包括扩散模型，变压器，自动编码器和生成对抗网络。（d）检查生成AI的有效用途，包括知识图创建，视频综合和生成，图片翻译和自然语言处理。（e）确定道德困境，并以负责任的方式为AI的发展提供答案。使用以下标准搜索了使用的研究论文。我们在本研究中提供了生成人工智能领域的最新发现和发展。它描述了导航和评估最新进步的方法，保证了对当今生成人工智能状态的彻底和敏锐的评估。时间范围：重点是2018年至2023年的值得注意的进步，本文对生成人工智能的发展和应用进行了详尽的回顾。此外，它提供了从2012年至2018年开发基本模型后，它提供了简洁的历史概述，该模型建立了当今生成AI技术状况的框架。理解该领域的快速发展和扩展的用途，可以通过这种历史背景来增强。我们工作的主要贡献总结如下：
生成AI：系统的评论应用程序-IJRPR
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