了比较生成式人工智能和通用人

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生成式人工智能与通用人工智能 为工智能，我们首先应该定义通用人工智能。这个概念描述的是可以执行各种任务的人工智能。没有现实世界的例子可以引用，因为通用人工智能的尝试没有完全符合这个定义，但我们可以看看目前的尝试。 也许最好的例子就是谷歌服务。在一个生态系统中，你可以使用语音识别、实时转录、生成工具、分析工具、信息和事实查找等等。


显然，这个套件提供的功能比任何单一的生成式 AI 工具都要多，但仍 南非电话区号 有许多任务是 Google 套件无法完成的。真正的通用 AI 能够承担任何新任务并取得成功。 使用技巧和工具浏览 Google 更新的高质量内容 训练方法和模型架构 构建这两种类型的人工智能的方法看起来大不相同。大多数生成模型都利用统计训练。


凭借非常庞大的训练数据来源和复杂的分析模型，这些人工智能可以分解它们所创建内容类型的许多示例。这创建了一个基线，然后可用于预测输出并生成新内容。 这就是图片生成器学习制作新图像的方式。这也是聊天机器人说话的方式。 通用人工智能采用多种不同的方法。虽然许多人工智能都采用统计训练，但目前通用人工智能试图结合多种专业人工智能的技能组合。