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大学计算机基础——基于计算思维（Windows10+Office2016）第1章计算机文化1.4.2AIGC技术栈介绍1.4生成式人工智能（AIGC）AIGC的基础技术AIGC技术栈涵盖了多个方面，主要包括Transformer、SSL（自监督学习）、VAE（变分自编码器）、GAN（生成对抗网络）和Diffusion等技术。TransformerSSLVAE深度学习模型自监督学习变分自编码器GANDiffusion...生成对抗网络基于概率图模型的方法...AIGC基础技术AIGC的基础技术是一种深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，能够理解和生成人类语言。Transformer是一种无监督或半监督的学习方法，通过利用数据的内在结构来提高模型的泛化能力。SSL是一种生成模型，通过编码和解码过程生成新的数据实例。VAE由两部分组成：生成器和判别器，通过对抗过程生成高质量的数据样本。GAN模型是一种基于概率图模型的方法，用于生成数据，如图像和文本。DiffusionAIGC的基础技术AIGC技术的发展还依赖于生成模型、预训练模型和多模态等技术的融合。此外GAN扩散模型不断趋近人的思维模式AIGC的基础技术预训练模型则是指在大规模数据集上预先训练好的模型，可以用于多种下游任务，如文本生成、语音识别等。AIGC的基础技术这些技术的发展和应用推动了AIGC在内容生成、图像处理、文本创作等多个领域的广泛应用和发展。AIGC的拓展技术多模态深度学习技术可解释性人工智能技术生成模型和预训练模型...AIGC拓展技术跨学科融合应用AIGC的拓展技术AIGC技术的发展将继续集中在多模态深度学习技术上，这意味着未来的AIGC系统将能够处理和生成包括文本、图像、音频等多种类型的内容。多模态深度学习技术这涉及到如何让机器学习模型的决策过程对人类用户更加透明和可理解，这对于提升用户对AIGC系统的信任度至关重要。可解释性人工智能技术AIGC技术的应用领域正在不断拓展，这不仅包括传统的文本和代码生成，还涉及到教育、金融、医疗等多个行业。因此，AIGC技术的发展也需要与其他学科如心理学、社会学等进行融合，以解决特定领域内的复杂问题。跨学科融合应用AIGC技术的核心之一是生成模型和预训练模型。这些技术通过学习大量的数据，使得AIGC系统能够根据给定的条件或指令生成具有一定创意和质量的内容。生成模

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