8 下列哪一項技術是生成式 AI 的基礎？
(A) 決策樹模型
(B) 聚類演算法
(C) 生成對抗網路
(D) 隨機森林技術

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統計： A(81), B(68), C(721), D(31), E(0) #3472224

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正確答案：(C) 生成對抗網路（Gen...
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生成式 AI (Generative AI) 的核心目標是學習現有數據的模式，並用它來創造全新、原創的內容，例如圖片、文字、音樂或程式碼。
 * (C) 生成對抗網路 (GAN)：這是生成式 AI 中最具代表性的 foundational technology 之一。它由兩個神經網路組成：
   * 生成器 (Generator)：負責創造假的、但看起來很逼真的數據。
   * 判別器 (Discriminator)：負責判斷眼前的數據是真實的還是由生成器偽造的。
     這兩個網路互相競爭、共同進化，最終生成器能創造出足以以假亂真的新內容。GAN 在圖像生成領域尤其著名。
為什麼其他選項不是基礎技術？
 * (A) 決策樹模型 (Decision Tree Model)：這是一種用於分類和預測的監督式學習模型。它的功能是根據一系列規則做出判斷，而不是生成新內容。
 * (B) 聚類演算法 (Clustering Algorithm)：這是一種非監督式學習方法，用於將相似的數據點分組在一起。它的目的是發現數據中的結構，而不是創造數據。
 * (D) 隨機森林技術 (Random Forest Technique)：這是決策樹的延伸，屬於一種集成學習方法，透過組合多個決策樹來提高預測的準確性，同樣不具備生成能力。
總結：在給出的選項中，只有「生成對抗網路(GAN)」是專門為了「生成」新數據而設計的架構，是生成式 AI 的核心基礎技術。其他重要基礎還包括大型語言模型 (LLM)常用的 Transformer 架構以及變分自動編碼器 (VAE) 等。
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