探索生成性人工智能：研究趋势与未来方向的系统评审
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本文对生成性人工智能（GAI）进行了系统评审，分析了来自Scopus的1319条记录，以识别该领域的关键主题和挑战。揭示了七个主题集群，包括图像处理、内容生成和数据隐私。作者呼吁在可解释性和多模态生成等领域进行进一步研究。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1对GAI研究领域的全面分析
- 2识别GAI中的关键挑战和机遇
- 3对GAI中多样化应用领域的深入审查
• 独特见解
- 1GAI研究中的新兴主题，如认知推理与规划
- 2在GAI中解决数据隐私与安全的重要性
• 实际应用
- 本文为GAI领域的研究人员和从业者提供了宝贵的见解，突出了当前趋势和未来研究方向。
• 关键主题
- 1生成性人工智能
- 2主题建模技术
- 3GAI中的数据隐私与安全
• 核心洞察
- 1应用于GAI的系统评审方法
- 2识别七个独特的研究集群
- 3呼吁进一步探索GAI挑战
• 学习成果
- 1了解生成性人工智能研究的当前格局
- 2识别GAI中的关键挑战和机遇
- 3探索生成性人工智能中的新兴主题和应用
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
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“ 生成性人工智能简介
本研究采用系统评审方法，分析了来自Scopus的1319条记录的综合语料库，涵盖了1985年至2023年间的各种类型的出版物，包括期刊文章、书籍和会议论文。
“ 关键发现
识别出的集群包括：1）图像处理与内容分析，2）内容生成，3）新兴应用案例，4）工程，5）认知推理与规划，6）数据隐私与安全，以及7）GPT学术应用。每个集群代表了GAI中的一个独特关注领域。
“ 挑战与机遇
未来的GAI研究应优先考虑可解释性、鲁棒性、跨模态和多模态生成以及互动共同创作等领域。这些方向对于推动该领域的发展和解决现有挑战至关重要。
原始链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2543925124000020
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