Generation（生成）在人工智能领域指利用模型从数据分布中采样，创造出新的文本、图像、代码、蛋白质结构等内容的过程。它已成为大模型（如GPT、扩散模型）的核心能力，并推动着从辅助创作到科学发现的各类应用。
Generation 近期进展
当前焦点与观察点
当前生成技术的焦点体现在三个方向：一是生成质量与安全性的平衡，如自回归图像生成的Safety改进和xAI质量模式的推出；二是生成对象从单一模态（文本/图像）向多模态、跨领域扩展，包括蛋白质结构、代码、场景图等专业领域；三是生成过程的控制性与效率提升，如任务种子合成数据、对称图案生成框架等。争议点主要围绕生成内容的版权、偏见以及能源消耗问题。总体而言，生成技术正从通用向专用深入，并逐步融入实际产品和科研工具中。