最近的人工智能发展令人惊叹，并有望改变世界。
1、文本生成：
生成连贯人类语言的软件
语言模型产生连贯文本的能力感觉像是人类技术的一个转折点。同样令人印象深刻的是这些模型能够捕捉文本（例如文章、消息、文档）的含义和上下文，从而使软件更智能地处理文本。
甚至在不知不觉中，我们每天都在体验大型语言模型的力量。想想谷歌翻译、谷歌搜索和文本生成模型。您最喜欢的产品中有数以千计的应用程序和功能使用大型语言模型来比以往更好地操纵语言——而且它们每天都在变得更快、更高效、更准确。
这些模型不仅支持新功能和新产品。事实上，整个新行业的公司都是以这些模型为基础的。一个明显的例子是越来越多的公司在开发 AI 写作助手。这包括HyperWrite、Jasper、Writer、copy.ai等公司。另一个例子是公司将模型生成融入互动体验，如Latitude、Character AI和Hidden Door。
2、图像生成：
命名一个事物然后看到它在你眼前显现
AI 图像生成是生成 AI 领域中另一个令人兴奋的领域。在该领域，DALL-E、MidJourney 和 Stable Diffusion 等模型风靡全球。
人工智能图像生成对于场景来说并不是特别新鲜。像 GAN（生成对抗网络）这样的模型能够生成人物、艺术甚至家庭的图像已经有大约九年了。但是这些模型中的每一个都专门针对它生成的对象类型进行了训练，并且生成图像需要很长时间。
当前一批 AI 图像生成模型允许单个模型生成大量图像类型。它们还使用户能够通过在文本中描述来控制他们生成的内容。
3、将模型视为智能系统的组成部分，而不是思想
语言模型生成连贯文本的能力只会越来越好。
一个更有用的框架是将语言模型视为软件系统的语言理解和语言生成组件。它们使它变得更加智能，并且能够超越传统软件所能做的行为——尤其是在语言和视觉方面。
在这样的语境中，语言 理解一词并不是指人类水平的理解和推理。
这些模型能够从文本及其背后的含义中提取更多信息，以增加软件的实用性。
一旦我们将模型视为一个组件，我们就可以开始组合使用多个步骤或模型的更高级的系统
4、生成人工智能只是冰山一角
生成 AI 之所以成为可能，是因为在海量数据集上训练的更大、更好的模型使 AI 模型能够更好地表示文本和图像的数字。对于构建者来说，重要的是要知道这些表示除了生成之外还可以实现多种可能性。
这些关键的可能性之一是神经搜索。
神经搜索是使用语言模型改进简单关键字搜索的新型搜索系统。
它们使按意义搜索成为可能。
神经搜索与文本分类一起作为 AI 为许多行业用例产生可靠结果的用例