生成式人工智能主要分为自然语言生成模型、图像和音频生成模型、机器人控制模型三大类，核心技术包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、自回归模型（ARM）和扩散模型等。这些技术通过模仿数据规律创造新内容，广泛应用于文本、图像、音频及跨模态内容生成，推动创意产业和智能化发展。
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自然语言生成模型：以GPT-3、LLaMA等大型语言模型为代表，通过分析海量文本数据生成连贯的文章、代码或对话。这类模型基于Transformer架构，擅长机器翻译、写作辅助等任务，甚至能模拟人类语言风格。
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图像和音频生成模型：如DALL·E、Stable Diffusion等工具，利用GAN或扩散模型生成逼真图像或音乐。GAN通过生成器与判别器的对抗优化输出质量，而扩散模型则通过逐步去噪实现高精度图像合成，广泛应用于艺术创作和设计领域。
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机器人控制模型：例如谷歌的UniPi，通过生成运动轨迹控制机械臂等设备。这类模型结合强化学习，能动态规划动作路径，提升工业自动化和服务机器人的灵活性。
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其他技术类型：包括变分自编码器（VAE）和流模型等。VAE通过压缩数据再重建生成新样本，适用于数据增强；流模型则直接建模概率分布，生成结果可解释性更强。
生成式AI正重塑内容生产与交互方式，但其应用需平衡创新与伦理风险。未来，随着多模态技术的融合，这类AI将更深度融入医疗、教育等垂直领域。
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