生成式人工智能的可能用途极其多样，当与经典机器和深度学习、语义搜索和知识数据库相结合时，可以成为人工智能环境中真正的多面手。为了更好的分类，我们基本上区分了三类应用领域：
领域知识代理
领域知识代理是一种 GenAI 模型，能够通过预先学习特定领域来创建或传授知识，然后将其应用于各种任务，例如知识传授、知识测试或知识生成。
GenAI 在应用程序开发中的应用
应用程序开发中的 GenAI 是指使用 GenAI 模型通过创建或改进应用程序的各个方面（例如设计、功能或内容）来支持或加速应用程序的开发。
共同驾驶文本和图像制作
文本和图像制作的协同驾驶是使用 GenAI 模型通过生成或优化 商家现金预付电子邮件营销 内容的各个方面（例如质量、创意或相关性）来支持或改进文本或图像内容的制作。
展望与结论
生成式人工智能是一个令人兴奋的创新研究领域，它正在产生越来越多具有特殊功能的模型，这些模型可以生成或处理不同类型的信息。这些模型有潜力通过提供新的互动、协作和创造力机会来整合和彻底改变所有通信。然而，这并不意味着机器学习和深度学习的“经典”方法失去了存在的理由，因为它们仍然适合需要更高水平的可解释性、鲁棒性或效率的特定任务或要求。
如果我们想到戈特弗里德·威廉·莱布尼茨和他的机器能够生成知识并得出逻辑结论的梦想，我们就会看到人工智能方法的迭代让我们离这个梦想越来越近。 GenAI尚无法展示出可以应用于所有情况或问题的通用或通用智能，但我们能够通过不同AI方法的（人性化）智能组合来应对，从而解决各种公司特定的挑战。
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