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发展历程：算法模型持续迭代，AI行业快速发展
基础的生成算法模型是驱动AI的关键
2014年，伊恩·古德费洛(lan Goodfellow)提出的生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)成为早期最为著名的生成模型。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】GAN使用合作的零和博弈框架来学习，被广泛用于生成图像、视频、语音和三维物体模型。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）随后，Transformer、基于流的生成模型(Flow-based models)、扩散模型(Diffusion Model)等深度学习的生成算法相继涌现。
Transformer模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，这一机制可按输入数据各部分的重要性分配权重，可用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)领域应用，后来出现的BERT、GPT-3、laMDA等预训练模型都是基于Transformer模型建立的
风险提示
人工智能产业政策落地不及预期的风险；
人工智能相关技术迭代不及预期的风险；
商业化落地进展低于预期；
行业竞争加剧的风险
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