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（本页面更新于2024年11月21日）
随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence,GenAI）作为其重要分支之一，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。生成式人工智能通过学习大量数据，能够自主生成新的数据、文本、图像等，展现出前所未有的创造力和应用潜力。生成式人工智能（GenAI）的应用领域广泛，以下是一些常见的应用实例：
3.音乐创作：创作音乐旋律、伴奏、甚至整首歌曲。
4.视频生成：根据文本描述生成视频内容或对现有视频进行编辑和增强。
5.游戏开发：自动生成游戏关卡、角色、故事情节等。
6.数据增强：在数据科学领域，生成额外的数据样本以扩充训练集，提高模型的泛化能力。
7.个性化推荐：根据用户行为和偏好，生成个性化的内容或产品推荐。
8.语言翻译：自动将一种语言翻译成另一种语言，提高翻译的质量和效率。
9.代码生成：辅助程序员自动生成或补全代码，提高开发效率。
10.虚拟助手：提供自然语言交互，帮助用户获取信息或完成特定任务。
11.教育辅助：生成个性化的学习材料和练习题，适应不同学生的学习需求。
12.医疗辅助：辅助医生进行诊断，生成医疗报告或药物配方建议。
这些应用展示了生成式人工智能在创造性任务和自动化流程中的潜力，随着技术的不断进步，其应用范围和效果将持续提升。
目前大多数关于计算和公式的问题，生成式AI还无法回答。
在本页面上列出了一些最近为学习和研究而开发的生成型AI工具。
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随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence,GenAI）作为其重要分支之一，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。生成式人工智能通过学习大量数据，能够自主生成新的数据、文本、图像等，展现出前所未有的创造力和应用潜力。
来自ChatGPT4o的回答：生成式人工智能是一种通过算法和模型生成新内容的人工智能形式。它可以应用于各种领域，包括文本、图像、音乐、视频等内容的创建。这类AI通过学习大量的数据，掌握特定形式的输出，然后生成与原始数据类似但又全新的内容。这些技术背后常用的方法包括深度学习、神经网络、特别是变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。生成式人工智能不仅能够创造新的内容，还能帮助优化和自动化许多创造性和分析性的任务。
来自人工智能助手Kimi的回答：生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，简称GenerativeAI）是一种人工智能技术，它能够基于已有的数据生成新的数据实例，这些实例在结构和分布上与原始数据相似，但具体内容是全新的。这种技术通常涉及机器学习中的生成模型，如生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GANs）、变分自编码器（VariationalAutoencoders，简称VAEs）等。
生成式AI不是有意识的，也不是智能的。它是一个预测文本机器。这意味着人工智能的输出可能是不准确的、偏离主题的、肤浅的或不合逻辑的。
使用GenAI的过程中，你需要：
进入图书馆主页－生成式人工智能专题（本页面）；
到达“学习科研”专区，点击“生成式人工智能专题”链接进入，了解相应的内容；
答：有多种AI工具集可供免费使用。您可以通过下面的途径点击使用：
虽然其中许多AI工具提供价格更高的高级版本，但很多都是免费的。请记住，此类应用程序中的用户数据都不会被保密。
答：虽然有些平台声称能够检测到已提交作业/论文中AI的使用情况，但许多机构无法利用其传统的查重工具来访问AI编写的内容。应该注意的是，AIGC撰写的内容通常会与我们自己的写作风格有很大偏差。此外，AIGC编写的内容存在虚假信息或知识库有限的风险，需要选择合适的检测工具。
人工智能生成的文本是否被视为作弊，并没有一个统一的标准答案。大多数教师期望学生提交的书面作品是个人独立完成的，但学生可能认为，通过使用人工智能生成的文本并对其进行校对和修改，他们对最终产品有所贡献，因此是可以接受的。
为了保护个人的数据和信息，请勿在GenAI工具中输入敏感、机密或受限制的信息，包括但不限于国家机密、任何知识产权或未发表的研究数据、出口管制数据以及其他敏感的人力资源、业务或行政数据。
请记住，GenAI系统是会出错的。响应可能不准确、具有误导性，甚至完全是捏造的。因此，在依赖或公开发布GenAI工具生成的所有输出之前，您应始终检查并评估其准确性。
不要试图让AI直接回答数学问题，因为这几乎肯定会得到一些看起来专业的废话，让AI扮演合作者的角色，帮助你找灵感与查资料，而后让它提供策略建议。
事实上，相比直接把问题复制粘贴给生成式AI工具，可以通过以下步骤解决数学问题：