人工智能方面，通用型与生成型模型的发展历程

通用型模型是指能够对多种不同的任务进行处理的模型，例如深度学习中的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。这些模型通常需要大量的标注数据进行训练，能够在分类、回归、文本处理等各种任务中表现出色。通用型模型的发展历程可以概括为以下几个阶段：

1. 传统机器学习算法：在深度学习出现之前，传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）和决策树等被广泛应用于各种任务中。

2. 深度学习的兴起：随着深度学习的兴起，CNN和RNN等通用型模型开始在各种任务中表现出色。这些模型能够利用大量的数据进行训练，从而得到更好的效果。

3. 迁移学习：为了解决数据不足的问题，迁移学习被提出。迁移学习利用已有的知识来帮助新任务的学习，从而减少对大量标注数据的需求。

4. 自监督学习：自监督学习是一种无需人工标注数据的学习方式。通过利用输入数据本身的特征进行学习，自监督学习能够在许多任务中达到与有监督学习相当的效果。

生成型模型是指能够生成新数据的模型，例如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。这些模型通常需要大量的训练数据和计算资源，能够在图像、语音等领域中生成逼真的数据。生成型模型的发展历程可以概括为以下几个阶段：

1. 隐变量模型：隐变量模型是生成型模型的一个基础概念。这种模型利用一些隐含变量来表示数据的分布，从而能够生成新的数据。

2. 自回归模型：自回归模型是一种生成型模型，它能够生成序列数据，例如文本和语音。这种模型通过预测序列中下一个元素的概率分布来生成新的序列。

3. GAN：生成对抗网络是一种能够生成逼真数据的生成型模型。它通过训练生成器和判别器两个神经网络来实现生成数据的过程。

4. VAE：变分自编码器是一种基于自编码器的生成型模型。它通过学习数据分布的潜在变量来生成新的数据。与GAN不同，VAE能够生成连续的数据，例如图像和语音。