在技术层面上， 生成式AI 的核心依赖于深度学习和先进的神经网络算法。这些技术使得机器能够分析和理解大量数据，进而生成新的内容。这一过程的核心是算法的持续优化和迭代。通过对海量数据的训练，AI能够学习复杂的模式和结构，从而在不同应用场景中提供有效的解决方案。以NVIDIA的 GPU （图形处理单元）为例，其在训练和推理任务中特别表现突出。预计到2025年，计算需求将激增至约 1530亿美元 ...

在当今高度互联的世界中，移动设备、智能家居和物联网产品正源源不断地产生海量数据，如果能将这些数据充分利用起来，毫无疑问能够为 AI ...

Kang 特别强调了在数据有限环境中的应用：“在数据稀缺或难以获取的情况下——如在遥感或罕见疾病诊断中——用合成样本增强训练数据可以显著提高模型性能。我们的实验表明，当真实数据量有限时，GeFL 的性能增益更为显著。” ...

这项里程碑式研究首次系统绘制GenAI在用药安全领域的技术图谱，揭示出两大突破性发现：GAN在数据稀缺场景的卓越表现，以及LLM的通用任务处理能力。但作者团队强调，当前技术存在三重鸿沟——缺乏前瞻性验证、标准化评估体系及伦理审查框架。特别是发现LLM在疼痛管理等场景存在潜在危害性偏见，敲响临床部署的警钟。

Future Project II: Media Theater focuses on four young artists who bring their unique perspectives and unconventional ...