人工智能方面，通用型与生成式模型的发展历程

通用型模型是指可以解决多种问题的模型，其发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时的计算机科学家开始研究能够模拟人类思维的计算模型。随着计算机技术的发展，通用型模型逐渐成为人工智能领域中最常用的模型之一，如决策树、支持向量机、神经网络等。

生成式模型是指能够生成新的数据或文本的模型，其发展历程可以追溯到20世纪90年代。当时的研究人员开始探索如何利用神经网络和概率模型来生成新的数据或文本。随着深度学习技术的发展，生成式模型得到了广泛的应用，如自然语言处理中的文本生成、图像生成等。

近年来，通用型模型和生成式模型的结合也逐渐成为人工智能领域的研究热点，如生成对抗网络（GAN）等模型。这些模型不仅能够解决多种问题，还能够生成新的数据或文本，具有广泛的应用前景。