目前我们看到的ChatGPT、DeepSeek、Kimi、千问、豆包都是生成式人工智能，为什么说他们是生成式人工智能，而不是人工智能呢？
我们先来看看人工智能是什么？
人工智能 (AI) 是一种使计算机和机器能够模拟人类学习、理解、解决问题、做出决策，以及发挥创造力和自主性的技术。
配备 AI 的应用程序和设备可以感知并识别物体。它们可以理解人类语言并作出回应；可以从新的信息与经验中学习；可以向用户和专家提供详细建议；可以自主行动，替代人类智能或人工干预（自动驾驶汽车就是典型案例）。
人工智能的目标是要让机器能像人一样感知、推理、决策。它包含你熟知的一切，比如下围棋的 AlphaGo、人脸识别、自动驾驶、推荐算法等。
当下，绝大多数 AI 研究人员、从业者，以及多数 AI 相关热点新闻，都聚焦于生成式 AI (gen AI) 的突破——这类技术可创作原创文本、图像、视频及其他内容。
生成式 AI 指可根据用户的提示或请求，创作长篇文本、高清图像、逼真音视频等复杂原创内容的深度学习模型。
我们日常说到的 大语言模型 ，它是生成式AI的一个子集。生成式人工智能 是一个宽泛的概念，指能生成文本、图片、代码等内容的技术。目前我们日常频繁使用Deepseek、千问、豆包等，是对话式AI ， 它只是生成式AI的"文字子集" ， 都是基于生成式AI。
生成式AI 还包含很多其他分支，它们不仅生成文本，而且创造图像、音频、视频、代码等。
对话式AI是通过类似“文字接龙”的方式完成问答的，它生成的每一个字都是通过函数计算得到的。大模型就是我们使用的对话式AI，比如DeepSeek、千问、豆包等。
大语言模型本身其实就是一个非常庞大的函数，其参数数量至少达到10亿个。通过预训练，这些函数参数被固化下来，当固化的参数达到如此巨大的规模，大模型就诞生了。
同时，模型还需要经过训练和调优，只有通过训练（如预训练或微调），大模型才能掌握新的知识。在大模型的使用过程中，你给它上传一些资料或知识，它只是基于这些内容帮你进行分析，并不会据此进行自我学习。如果你重新开启一个对话窗口，它也不会保留之前的对话内容。
正是因为大语言模型的函数是固定的，所以后续在使用过程中，你喂给它的资料和知识，它无法真正固化下来，也无法真正学会。
大模型本身并没有持续学习的能力，我在训练完成的那一刻，知识边界就已经被“固定”了 。 你可以理解为，大模型的核心大脑是一个被封印在琥珀里的、极其复杂的函数。
资料来源：
李宏毅：生成式AI导论（B站有字幕版）
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