生成式AI的爆发式增长得益于技术和应用场景的发展。在过去的两年中，它在卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等多个AI核心技术的基础上取得了突破，特别是在生成上展现出了强大潜力。谷歌的研究者首次提出Transformer，之后推出的预训练模型Bert进一步提升了大模型的自然语言处理能力。这些成功的案例启示我们，尽管生成式AI在短时间内迅速崛起，但其发展的背后仍离不开科技的进步和应用场景的探索。此外，OpenAI、Meta AI等公司的积极参与也推动了这一趋势的加快。未来的AIGC将如何发展，值得我们期待。

随着人工智能技术的飞速发展，自动生成的已经越来越受到人们的关注。这不仅仅是因为生成能够节省人力成本，更是因为它可以让我们更加专注于创新思维和思考问题的方法。

首先，我们需要明确的是，生成式AI并不是简单地模仿人类的语言生成能力，而是通过深度学习等技术，从大量的数据中提取出规律，然后使用这些规律来生成新的。这种新的生成方式无疑是一种巨大的进步，它可以让我们的创作过程变得更加高效和精确。

在过去两年里，生成式AI的技术已经取得了重大突破。例如，在卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等AI核心技术的基础上，谷歌的研究者首次提出了Transformer模型。而随后推出的预训练模型BERT则进一步提升了大模型的自然语言处理能力。这些成功的案例无疑为我们展示了生成式AI的潜力。

然而，这只是刚刚开始。在未来，我们期待看到更多的创新。比如，OpenAI和Meta AI等公司可能会推出更多的生成式AI应用，让它们更好地服务于社会。同时，我们也期待看到更多的研究成果被用于实际的应用场景，让生成式AI发挥更大的作用。
总的来说，虽然生成式AI在短时间内迅速崛起，但它的发展离不开科技的进步和应用场景的探索。因此，我们应该积极关注和研究这个领域，以便于我们更好地利用这项技术，让它更好地服务于社会。