论文阅读——《Generative Artificial Intelligence: A Systematic Review and Applications》

最新推荐文章于 2025-12-26 22:58:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-26 22:58:02 发布 · 1.2k 阅读 · 16 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#论文阅读

论文阅读——《Generative Artificial Intelligence: A Systematic Review and Applications》

📄 论文信息

  • 标题: Generative Artificial Intelligence: A Systematic Review and Applications
  • 作者: [作者信息]
  • 发表时间: [发表时间]
  • 原文链接: [链接]

1. 论文背景

生成式人工智能（Generative AI）是一种通过从已有数据中学习并生成新的、具有相似特征的数据的技术。在过去的几年里，生成式AI在许多领域，如自然语言处理、计算机视觉和音乐创作等，取得了显著的突破。《Generative Artificial Intelligence: A Systematic Review and Applications》这篇论文通过对生成式AI技术的系统回顾，详细分析了该领域的发展历程、主要技术以及各种应用案例。

2. 论文目标

本论文的主要目的是对生成式人工智能技术进行全面的审视，并探讨它在多个领域中的实际应用。通过回顾相关研究成果，论文试图为未来的研究和应用提供有价值的见解。

3. 核心内容

(1) 生成式AI的基础概念

生成式AI是一种能够根据输入数据生成与之相似的新数据的算法。与传统的判别模型不同，生成式模型不仅可以学习输入数据的特征，还能够生成新的样本。这种技术通常依赖于深度学习网络，特别是生成对抗网络（GANs）、**变分自编码器（VAEs）**等模型。

主要技术

  • 生成对抗网络（GANs）：GANs由两个神经网络组成，一个生成器和一个判别器。生成器负责生成新的数据，而判别器则判断这些数据是否与真实数据相似。通过这种对抗训练，生成器能够不断提高生成数据的质量。

  • 变分自编码器（VAEs）：VAEs是一种概率生成模型，通过学习数据的潜在分布来生成新样本。与GANs相比，VAEs在生成图像等任务中能够保持较好的平滑性和连续性。

  • 自回归模型（Autoregressive Models）：这类模型通过逐步生成每个元素，直到完成整个数据的生成。常见的自回归模型有PixelCNN和WaveNet，它们在生成图像和音频等任务中表现优异。

技术优势与挑战

  • 优势：生成式AI能够模拟复杂的数据分布，并生成具有创新性的新样本，这对于艺术创作、自动化设计等领域具有重要意义。它还能够用于数据增强、虚拟数据生成等任务，在缺乏标注数据的情况下提供帮助。

  • 挑战：生成式AI的挑战主要体现在训练不稳定、生成样本的多样性不足以及模型的可解释性问题。尤其是在生成对抗网络中，训练过程中的不平衡性可能导致生成结果不理想。

(2) 生成式AI的应用领域

生成式AI的应用场景非常广泛，涵盖了从文本生成到图像创作、从语音生成到数据增强等多个方面。以下是一些具体的应用领域：

自然语言处理（NLP）

生成式AI在NLP中得到了广泛应用，特别是在文本生成、机器翻译和对话系统等任务中。基于生成式模型的语言模型，如GPT系列和BERT，已被用于生成高质量的自然语言文本。

  • 文本生成：通过训练生成式AI，系统能够根据给定的提示生成富有创意和语法正确的文本。例如，GPT-3能够写作文章、小说和诗歌。

  • 机器翻译：生成式模型能够在不同语言之间进行高效翻译，较传统翻译方法具有更高的流畅性和准确性。

计算机视觉（CV）

在计算机视觉领域，生成式AI的应用主要集中在图像生成、图像修复、图像超分辨率等任务中。GANs尤其在生成高质量的图像方面表现突出。

  • 图像生成：GANs可以生成逼真的图像，应用于艺术创作、虚拟世界生成、虚拟现实等领域。

  • 图像修复：生成式模型能够修复缺失或损坏的图像，恢复原图的细节。

音频生成

生成式AI也在音频领域取得了显著进展，尤其是在音乐创作和语音生成中。通过训练AI模型生成音乐、音效甚至是合成语音，可以显著提高创作效率。

  • 音乐生成：生成式模型可以根据给定的风格、情感或主题生成新的音乐作品。

  • 语音生成：类似于GPT的文本生成模型，音频生成模型（如WaveNet）能够生成自然、流畅的语音。

(3) 未来挑战与发展趋势

尽管生成式AI在多个领域取得了显著成果，但仍面临一些挑战和发展瓶颈。主要挑战包括：

  • 生成质量与多样性：生成的样本质量可能较低，且缺乏多样性，尤其是在复杂任务中的应用。

  • 计算资源需求：生成式模型，尤其是深度生成模型，通常需要大量的计算资源进行训练和推理，这限制了其在实际场景中的应用。

  • 伦理与偏见：生成式AI生成的内容可能带有偏见或不符合伦理规范，这需要开发者在设计模型时注意伦理风险。

未来的研究方向可能包括：

  • 提高生成模型的稳定性：通过改进算法来提高生成式模型的稳定性，减少训练中的不确定性。

  • 增强生成多样性：通过设计更有效的生成策略，提升生成样本的多样性和创新性。

  • 跨模态生成：探索如何结合不同模态的数据生成，比如图像和文本的联合生成，提升生成式AI的应用能力。

4. 代码示例：生成对抗网络（GANs）

以下是一个简单的GANs示例，展示如何训练一个生成器和判别器以生成假图像：

最低0.47元/天 解锁文章
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications（图神经网络：方法与应用综述）
weixin_41697507的博客
07-06 5908
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications Jie Zhou , Ganqu Cui , Zhengyan Zhang , Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun Abstract—Lots of learning tasks req...
【期刊】【物理学A:统计力学及其应用】【Physica A: Statistical Mechanics and its Applications】
wq6qeg88的博客
06-27 2541
统计力学概念和技术的应用包括：物理和物理化学系统的应用，如固体、液体和气体、界面、玻璃、胶体、复杂流体、聚合物、复杂网络，经济和社会系统的应用（例如社会经济网络、金融时间序列、基于智能体的模型、系统风险、市场动力学、计算社会科学、科学科学、进化博弈论、 文化和政治复杂性）和交通运输（例如车辆交通、行人和疏散动态、网络交通、生物学中的群体和其他形式的集体运输、细胞内运输模型、自驱动粒子）以及生物系统（生物信号和噪声、生物波动、细胞系统和生物物理学）;我们基于网络的校对服务确保了更快、更不容易出错的过程。
生成式推荐系统初探：精选10篇论文！
机器学习算法与Python学习
11-26 2641
点击机器学习算法与Python学习，选择加星标精彩内容不迷路本文由中国人民大学高瓴人工智能学院孙文奇撰写，谢若冰编辑，部分内容为合作论文成果。随着 ChatGPT 的横空出世与 GPT-4 的重磅登场，生成式 AI（Generative AI）引起了前所未有的关注，基于 GPT（Generative Pre-Trained Transformer）的模型在各类 NLP 和 CV 任务上取得了惊...
【期刊】【Artificial Intelligence】【人工智能】
wq6qeg88的博客
01-19 1959
Aims and scope 目标和范围 The journal of Artificial Intelligence (AIJ) welcomes papers on broad aspects of AI that constitute advances in the overall field including, but not limited to, cognition and AI, automated reasoning and inference, case-based reasoning,
【期刊】【Engineering Applications of Artificial Intelligence】【人工智能的工程应用】
wq6qeg88的博客
01-16 6962
1 Aims and scope 目标和范围 The International Journal of Intelligent Real-Time Automation 国际智能实时自动化杂志 A journal of IFAC, the International Federation of Automatic Control IFAC（国际自动控制联合会）期刊 Artificial Intelligence (AI) is playing a major role in the fourth ind
（论文阅读笔记）Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
m0_37191067的博客
02-23 7994
为了交英语作业机翻了这篇论文的一些部分 ，由于时间有限，感兴趣的内容有时间再翻 1引言： 推荐系统出现的背景：在这个信息爆炸的时代，许多用户都要面临信息过载的负担，推荐系统可以为用户过滤掉大部分用户不感兴趣的内容，帮助用户高效的找到感兴趣的东西。推荐系统在许多领域都已经成功应用，例如娱乐、购物、媒体等信息量冗余的领域。推荐系统在各个领域扮演者至关重要和必不可少的角色来提升业务和更方便的制定业务...
A Multi-dimensional Analysis of Education, Practice, and Employment
XLYcmy的博客
08-03 1189
文章标题：Research on the Impact of Large Language Models on Computer Science Students: A Multi-dimensional Analysis of Education, Practice, and Employment。2.在实际操作和技术开发过程中，计算机专业学生如何利用大模型技术提高项目开发效率或创新能力，这些技术为学生的实践能力带来了哪些具体挑战和机遇？3. 计算机专业学生认为大模型会如何影响就业？
【医学影像 AI】大型语言模型生成 ROP 患者信息材料的能力
youcans的博客
03-16 1015
本研究比较了土耳其眼科协会ROP指南中的患者教育材料与大型语言模型（LLMs）生成材料的可读性。评估了GPT-4.0、GPT-4o mini和Gemini生成患者教育材料的能力，重点关注其准确性和全面性。GPT-4.0在生成更具可读性、准确性和全面性的患者教育材料方面表现出更大的潜力。
Research on the Impact of Large Language Models on Computer Science Students: A Multi-dimensional An
XLYcmy的博客
08-01 1046
6] 冉进军,华丽,萧晨路,等. 基于问卷调查探讨高等院校大学生对人工智能的认知情况[J]. 高教学刊,2025,11(5):8-12,16. DOI:10.19980/j.CN23-1593/G4.2025.05.002.s。[5] 李艳,许洁,贾程媛,等. 大学生生成式人工智能应用现状与思考[J]. 开放教育研究,2024,30(1):89-98. DOI:10.13966/j.cnki.kfjyyj.2024.01.010.3. 计算机专业学生认为大模型会如何影响就业？
蛋白质功能预测模型DAMPE论文阅读报告
crosnken的博客
12-25 628
中山大学研究团队提出新型多模态蛋白质表征学习框架DAMPE，通过序列、结构和PPI数据预测GO标签。模型创新点包括：1)采用双曲几何的庞加莱嵌入表示GO标签层级关系；2)利用最优传输理论对齐序列与结构特征；3)引入异构图去噪任务防止数据泄露。实验在CAFA数据集（59k+蛋白质）上验证，相比DPFunc等基线模型表现更优。论文包含30页详细理论推导，涉及最优传输、图神经网络等数学方法。代码已开源，论文预印本发布于arXiv(2510.23273)。
【论文阅读】HiDDeN：Hiding Data With Deep Networks
qq_69146676的博客
12-23 788
最新研究表明，深度神经网络对输入图像的微小扰动极为敏感，因此出现了 adversarial examples（对抗样本）。尽管这一特性通常被认为是学习模型的弱点，但我们探讨了它是否可能带来益处。我们发现神经网络可以学习利用无形的扰动来编码大量有用信息。事实上，人们可以利用这一能力来隐藏数据。我们共同训练编码器和解码器网络，给定输入消息和载体图像（Cover Image），编码器生成一个视觉上无法区分的编码图像，解码器可以从中恢复原始消息。
Matcha-TTS：论文阅读 -- 文本转语音大模型
--
12-23 792
扩散概率模型DPMs，Diffusion probabilistic models）是当前生成模型领域的新标准，特别擅长生成图像、动作、语音等连续数据。其核心原理很简单：先通过逐步加噪将真实数据"破坏"成纯噪声，如高斯噪声；然后训练模型学会从噪声"重建"出原始数据。这个重建过程可以用两种数学方式描述：随机性的随机微分方程SDEs，stochastic differential equations），每次生成结果略有不同；确定性的常微分方程ODE。
【论文笔记】On Generative Agents in Recommendation
郎逸的博客
12-24 890
这篇论文用 LLM 模拟真实用户评估推荐系统，用真实数据塑造用户性格，给用户长期记忆和情绪，逐页给他推荐内容，让他自主决定看不看、走不走，用他的反馈评估和改进算法。
AV-HuBERT论文阅读
qq_62794275的博客
12-25 727
该方法是一个迭代式的自监督学习框架。为了防止模型过度依赖音频（音频包含更丰富的语音信息），训练时以一定概率丢弃某一模态的全部输入（通常是把音频置零，迫使模型仅靠视频预测目标），这缩小了预训练（多模态）和下游微调（仅视频）之间的差异。现有的唇读（Visual Speech Recognition）模型严重依赖大量的文本标注数据才能达到可接受的精度（例如之前的SOTA模型使用了3.1万小时的转录视频）。使用上一轮训练好的 AV-HuBERT 模型提取的中间层特征进行聚类，生成更高质量的多模态目标 16。
【论文阅读】VTP：Towards Scalable Pre-training of Visual Tokenizers for Generation
bylander的博客
12-22 709
图像生成模型，包括两部分，先通过VAE，将原始图像变换到隐空间，然后在隐空间进行图像的生成，最后再通过VAE的解码变换到图像域。但是传统的方式，对于VAE部分，也就是论文说的Pre-training of Visual Tokenizers部分，无法scaling——而且，token部分的scaling还与下游的模型生成出现相反的效果。论文分析，这里的原因，在于，传统的的token部分，主要是进行像素级重建，没有进行高级语义的理解和构建，导致过分拟合于细节，反而影响了下游的图像生成。解决方法，就是在toke
【论文阅读】Spatial-Temporal Graph Learning with Adversarial Contrastive Adaptation
最新发布
dundunmm的博客
12-26 851
摘要：本文提出GraphST模型，一种基于对抗式对比学习的时空图表示学习方法，用于解决现有模型对区域图质量敏感的问题。GraphST通过多视角区域图构建、自适应图增强和对抗式对比学习，实现了鲁棒的时空表示学习。模型采用变分图自编码器进行自监督学习，引入跨视角对比机制建模区域关系异质性，并通过困难样本识别增强模型判别力。在多个时空预测任务上的实验验证了其优越性能。该方法为噪声环境下的时空数据分析提供了有效解决方案。
【论文阅读27】-LMPHM：基于因果网络和大语言模型-增强知识图网络的故障推理诊断
Ma040713的博客
12-26 507
本文提出LMPHM框架，通过整合因果网络(CN)、大语言模型(LLM)和知识图谱网络(KGN)来解决机械故障诊断中的关键问题。该方法利用改进PC算法构建因果网络，结合LLM增强知识图谱语义表示，并采用注意力机制进行特征融合。实验证明，在CWRU轴承数据集上，该模型的根因定位准确率达81.12%，显著优于传统方法。研究创新性地将数据驱动与知识引导相结合，既提高了诊断精度，又增强了结果的可解释性，为工业设备智能维护提供了新思路。
论文阅读：ACL 2025 Jailbreaking? One Step Is Enough!
CSPhD-winston的博客
12-25 391
简单总结就是：这篇文章找到了一个“钻空子”的技巧——用“做防御”的名义骗模型输出有害内容，既不用反复试，也不用针对不同模型单独设计，效率和成功率都远超以前的方法。这篇论文核心是提出了一种超高效的大语言模型（比如ChatGPT、Llama这些）“越狱”方法，简单说就是用“伪装防御”的套路，让模型在不知不觉中输出有害内容，而且一步就能成功，还能适配各种不同模型。这篇文章的关键创新就是“反向嵌入防御攻击（REDA）”，核心思路特别有意思——不直接让模型输出有害内容，而是骗模型说“我们在做防御工作”。
【论文阅读】MediCLIP: Adapting CLIP for Few-shot Medical Image Anomaly Detection
想当咸鱼的猫
12-24 802
本文提出MediCLIP，一种基于CLIP模型的少样本医学图像异常检测方法。针对医学数据稀缺和标注成本高的问题，该方法通过自监督微调策略，利用合成异常图像模拟疾病模式，有效迁移CLIP的泛化能力。MediCLIP采用可学习提示和适配器技术，避免复杂提示工程并实现多尺度病变定位。在三个医学数据集上的实验表明，仅需少量正常图像训练，其性能即超越现有方法约10%，在最具挑战的CheXpert数据集上，使用不足1%训练数据即可达到全样本方法94%的性能。此外，MediCLIP展现出优异的零样本迁移能力，有望成为统一
如何评估一篇论文是否适合投稿至《Engineering Applications of Artificial Intelligence》？
03-30
### 工程领域的人工智能应用投稿要求 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》是一份专注于人工智能在工程实际应用方面的国际学术期刊。其主要关注点在于如何通过创新的技术手段解决现实世界中的复杂问题[^4]。 #### 投稿要求 1. **主题范围**: 论文需聚焦于人工智能的实际应用场景，尤其是涉及物联网、网络物理系统、智能交通系统、大数据分析等领域的内容。此外，关于进化算法的应用、分布式人工智能系统的架构设计以及决策支持系统的开发也是该期刊的重要方向之一。 2. **原创性与贡献度**: 提交的文章应当展示出显著的研究成果或技术创新，并能够清晰阐述这些发现对于现有科学知识体系的具体推进作用。如果文章仅限于理论探讨而缺乏具体实践案例，则可能不符合期刊偏好[^2]。 3. **技术细节描述**: 需要详尽地记录所采用的方法论和技术路径，包括但不限于实验设置、数据收集方式、模型构建过程等方面的信息。这有助于评审专家全面理解研究工作的严谨程度及其可重复性价值[^1]。 4. **伦理考量声明**: 对于任何涉及到人类参与者或者敏感个人信息处理的工作，都必须附上相应的伦理审查批准证明材料；同时还需要公开说明在整个创作过程中是否有借助生成型AI工具完成部分内容撰写等情况。 5. **结构规范性**: 文章整体布局应该逻辑连贯且层次分明，通常包含摘要(Abstract)、引言(Introduction)、相关工作(Literature Review or Related Work)、方法(Methodology)、结果(Results)、讨论(Discussion)及结论(Conclusion)等部分。特别注意的是，在正文最后还需单独设立一节用于申明是否运用了生成式AI参与写作活动——即“Declaration of Generative AI and AI-assisted technologies in the writing process”。 6. **语言质量控制**: 英文学术表达务必准确流畅，避免语法错误和拼写失误等问题影响阅读体验。建议利用专业的校对服务来提升最终版本的语言水准。 #### 论文适配性评估标准 为了判断某篇特定论文是否适合向此刊物提交，可以从以下几个维度入手： - 是否紧密围绕上述提及的核心议题展开论述？ - 数据采集渠道是否合法合规并具有代表性？样本规模是否足够支撑所得结论的有效性？ - 所提出的解决方案相比已有方案有何独特之处或者说改进优势在哪里体现出来了吗? - 实验验证环节的设计是否存在漏洞? 能否令人信服地证实假设成立与否呢? 假如您的研究成果满足以上条件并且经过仔细打磨润色之后再尝试再次投递给这个杂志的话，相信会有更好的机会获得认可接受发表的机会哦！ ```python # 示例代码片段：简单的线性回归实现 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([1, 2, 3]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(f"Coefficients: {model.coef_}") print(f"Intercept: {model.intercept_}") ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值