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5个尖端生成的AI前进将在2026年观看
如果您想在明天的AI领域中战略性地定位，请研究这些发展趋势。
来源:KDnuggets＃简介
＃生成的AI改变了我们的工作方式，2026年肯定会带来更多令人兴奋的进步，这将带来比预期更大的变化。以前，许多兴奋都集中在文本和图像创建的生成AI功能上。但是，还有更多要发现的东西。到2026年，您需要了解的新高级趋势肯定会出现。本文探讨了您不应该错过的五种不同趋势。
好奇？让我们开始。
＃1。结构化数据生成
数据始终是任何AI实施的核心，生成数据已成为利用AI的下一步。 Generative AI从数据中的模式中学习，以产生能够创建原始输出的模型。研究已经发展到模型现在可以学习结构化数据集的模式（类型，约束，相关，季节性等）并生成高质量的合成结构化数据。
为什么生成结构化数据很重要？一些原因包括：
- 机器学习模型培训和质量保证测试的测试培训的更好数据私密数据集
生成结构化数据不仅涉及简单的随机数据生成。现在，模型可以识别模式（数据类型，范围，密钥等），根据需要调节数据，并控制不平衡或比率等方面。
结构化数据生成库和产品的一些示例包括CTGAN，GRETEL数据合成和YDATA合成。结构化数据合成中正在进行的研究和产品开发只会加速。
ctgan Gretel数据合成 ydata合成＃2。代码合成
github copilot 大型代码项目 QWEN 3编码器几个进步将推动代码综合的兴起：