【CV/NLP/生成式AI】

以下是 计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和生成式 AI（Generative AI） 的详细介绍，涵盖核心任务、技术方法和典型应用：

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1. 计算机视觉（Computer Vision, CV）

核心目标

让机器“看懂”图像和视频，理解视觉世界的语义信息。

关键技术

任务	技术方案	代表模型
图像分类	CNN（卷积神经网络）	ResNet、EfficientNet
目标检测	Two-stage（如Faster R-CNN） One-stage（如YOLO）	YOLOv9、DETR
图像分割	全卷积网络（FCN） Transformer架构	Mask R-CNN、Segment Anything（SAM）
人脸识别	深度度量学习（如ArcFace）	FaceNet、DeepFace
视频分析	3D CNN/时序建模（如LSTM）	SlowFast、TimeSformer

典型应用

• 医疗：CT影像肿瘤检测（如Google Health的AI辅助诊断）
• 自动驾驶：车道线识别、行人检测（如Tesla Vision）
• 工业：缺陷检测（如半导体晶圆质检）
• 安防：人脸门禁、行为分析

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2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

核心目标

让机器理解、生成和处理人类语言（文本/语音）。

关键技术

任务	技术方案	代表模型
文本分类	词向量（Word2Vec） Transformer	BERT、RoBERTa
机器翻译	Seq2Seq+Attention 纯Transformer	Google Translate（GNMT）、mBART
问答系统	阅读理解模型（MRC）	T5、ChatGPT
语音识别（ASR）	声学模型（如CTC、RNN-T）	Whisper（OpenAI）
语音合成（TTS）	自回归模型（如Tacotron） 扩散模型	VITS、NaturalSpeech

典型应用

• 智能客服：ChatGPT驱动的对话系统
• 搜索引擎：Google的BERT优化搜索排名
• 法律：合同条款自动解析（如ROSS Intelligence）
• 教育：语法纠错（如Grammarly）

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3. 生成式 AI（Generative AI）

核心目标

让机器创造新内容（文本、图像、音频、视频等）。

关键技术

生成内容	技术方案	代表模型
文本生成	自回归语言模型（如GPT） 扩散模型	GPT-4、Claude 3
图像生成	GAN（生成对抗网络） 扩散模型	Stable Diffusion、DALL·E 3
视频生成	时空扩散模型 3D神经网络	Sora（OpenAI）、Pika
跨模态生成	多模态大模型（如CLIP引导）	CogVideo、Imagen Video
代码生成	代码专用LLM	GitHub Copilot、CodeLlama

典型应用

• 艺术创作：MidJourney生成数字插画
• 影视工业：AI生成分镜脚本（如Runway ML）
• 游戏开发：自动生成3D角色（如NVIDIA Omniverse）
• 广告营销：个性化广告文案生成

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4. 三者的交叉融合

• 多模态AI：
  • CLIP（图文匹配）：同时理解图像和文本语义
  • Flamingo（视频+文本问答）：结合CV与NLP
• 生成式增强：
  • CV+NLP：DALL·E 根据文本生成图像
  • NLP+生成：ChatGPT 编写代码（CV任务数据增强）

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5. 技术栈对比

维度	CV	NLP	生成式AI
核心架构	CNN/Transformer	Transformer	GAN/扩散模型/LLM
数据需求	标注成本高（边界框/掩码）	大规模文本语料	高质量生成样本
评估指标	mAP（目标检测） IoU（分割）	BLEU（翻译） ROUGE（摘要）	FID（图像质量） Perplexity（文本）
开源工具	OpenCV、MMDetection	Hugging Face、NLTK	Diffusers、LangChain

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总结

• CV 是“机器的眼睛”，解决感知问题；
• NLP 是“机器的大脑”，处理语言理解；
• 生成式AI 是“机器的创造力”，突破内容生产边界。
• 未来趋势：三者的融合（如多模态大模型）将推动通用人工智能（AGI）发展。

如果需要某个领域的细分技术（如目标检测中的YOLO原理，或GPT的训练细节），可进一步探讨！