这篇文章探讨了生成人工智能在建筑设计中的广泛应用，从生成 2D 图像、视频和 3D 模型的基本原理到对建筑设计各个阶段的影响，指出了设计创新的新方向和应用生成人工智能的新轨迹。

Mar, 2024

本文介绍了超过 350 种生成 AI 应用程序的综合调查，提供了有关各种单模和多模生成 AI 的结构分类和简洁说明，并组织成了不同的章节，以涵盖对文本、图像、视频、游戏和大脑信息等领域的广泛研究。我们的研究旨在为研究人员和从业者提供有价值的资源，以便更好地了解当前最先进的技术水平并促进该领域的进一步创新。

Jun, 2023

该研究通过对相关文献的系统回顾，概述了在高等教育中利用生成人工智能进行教学和学习的最新研究现状。研究发现，文献中存在研究缺口，需要进一步研究如何将生成人工智能融入教学和学习过程，加强跨学科、多维度的合作，以制定生成人工智能的使用指南、框架和政策。

Jun, 2024

人工智能的进展推动了医疗保健领域的革命性变化，其中包括生成式人工智能模型，特别是转换器和扩散模型的应用。本综述旨在全面介绍生成式人工智能在医疗保健中的应用，重点关注转换器和扩散模型，并提出未来研究的潜在方向，以应对医疗保健部门的现有限制和不断变化的需求。作为对对生成式人工智能在医疗保健领域应用感兴趣的研究人员和实践者的全面指南，本综述提供了有关当前技术水平、面临的挑战以及未来发展方向的宝贵见解。

Oct, 2023

本文旨在为研究人员和实践者提供综合指南，介绍生成式人工智能和基础模型在智能汽车背景下的现状、潜在应用和未来研究方向，讨论其在语音、音频、视觉和多模态交互等领域的应用和与伦理相关的挑战和风险，以及关键未来研究领域，包括领域适应性、对齐、多模态集成等，以解锁生成式人工智能的全部潜力，塑造智能车辆未来。

May, 2023

通过使用机器学习和大型语言模型，本论文介绍了一种知识工作者系统 Generate And Search Test，该系统能够高效地创建以前需要专家合作才能完成的解决方案。同时探讨了生成型人工智能和搜索引擎如何提供创意和验证事实、逻辑和语境，以消除人为偏见。

Jul, 2023

通过讨论生成式人工智能和适应性学习概念的交叉研究，本文旨在阐明这两种方法的益处、挑战和潜力，并认为这种结合将为教育领域的下一阶段学习方式的发展做出显著贡献。

Feb, 2024

从训练数据中生成新的、有意义的内容（如文本、图像或音频）的计算技术被称为 “生成型人工智能”。本文对生成型人工智能在社会技术系统中的实体进行了概念化，并提供了模型、系统和应用的示例。在此基础上，本文介绍了当前生成型人工智能的局限性，并提出了商业与信息系统工程（BISE）研究的议程。与以往的研究不同，我们将重点放在生成型人工智能在信息系统的背景下，讨论了对 BISE 社区来说独特的几个机遇和挑战，并提出了对 BISE 研究具有影响力的方向建议。

Sep, 2023

利用 2016 年至 2023 年的相关文章进行的系统文献评价显示：生成型人工智能（GAI）可应用于软件产品管理，包括在需求工程、产品开发和市场调研中提供帮助，但其准确性、可靠性和道德问题仍待解决。最终，生成型人工智能的实际应用可以显著提高软件产品管理活动，实现更有效地利用资源，更好的产品结果和改进的最终用户体验。

Jun, 2023

提供一种加速学习方法来教授 AI，以便让学生更好地理解和利用 AI 在科学、技术、工程和数学等领域中的伦理用途和风险，并深入了解学生对 AI 的认知和其在社会和未来职业道路中的重要性。

May, 2024