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人工智能音频生成也变得越来越复杂，模仿人类语音的音调和语调变化也是如此。 多式联运模型 到目前为止，大多数生成式人工智能工具、算法和法学硕士都专注于模拟单一表达模式。然而，随着GPT-4等模型的到来，生成式AI的趋势是走向多模态。 Meta 还展示了一种可以同时整合图像、文本、音频和惯性数据的模型。因此，这将是一个在未来几个月变得更加普遍的功能，而生成式人工智能的“正常”情况将是与图像或视频进行交互，就像我们现在与文本进行交互一样。 自由职业者 除了对普通聊天机器人发出的消息进行响应以及随后等待用户下一步该做什么的指示之外，自主代理是一种生成式人工智能应用程序，它通过不断生成和响应提示来高效运行。 因此，它们可以执行比传统聊天机器人更复杂的操作，我们已经找到了一些例子，例如几个月前提出的 AutoGPT。

到 2024 年，我们将看到更多进步，因为广泛的人工智能将被开发出来，可以执行我们要求的任何工作。 通过生成式人工智能增强应用程序和服务 根据 AIM Research 的一项研究，到 2024 年，40% 的企业应用程序将包含对话式 AI 作为集成功能。 Snapchat 就是一个例子，它已经在用户的联系人列表中添加了一个生成式人工智能机器人，用户可以用它来获 电话数据   取问题的答案，甚至将他们视为“虚拟朋友”。 因此，到2024年，我们将看到大多数应用程序供应商将添加聊天界面，以提高参与度和用户体验。 教育中的生成式人工智能 在课堂上使用人工智能最初可能会引起一些拒绝，但自从提议在数学课堂上引入智能计算器以来，我们就一直看到这种情况。 教师将逐步引入生成式人工智能来生成笔记、报告、教育计划、摘要等。此外，教育将通过创造个性化学习体验而发生转变。



我们已经找到了一些例子，例如Character.ai，它是一个允许用户与人工智能生成的角色和历史人物聊天的聊天工具。 生成式人工智能和医疗保健 由于这项技术，卫生部门也将成为受益最大且处于最前沿的部门之一。从历史上看，它是最容易接受技术创新的国家之一，这也不例外。 从生成用于训练模型的合成医学图像到创建个性化治疗计划，生成式人工智能将在推进医疗保健技术、诊断和患者护理方面发挥关键作用。 软件工程 生成式人工智能将通过优化数据收集以及促进分析师和客户之间的理解来彻底改变软件流程，这将最大限度地减少由于快速原型设计缺乏沟通而导致的风险。 它还将简化不同语言的代码片段的创建，提高开发人员的生产力和软件质量。这对生产力的影响可能在 20% 到 45% 之间，这将以与自然语言类似的方式改变编程语言。 政府规章 欧盟率先采取措施监管人工智能，世界其他国家也逐渐加入进来。