本文来自“AIGC行业研究报告合集（最新版）”，AI大模型发展至今，在理解、创造与创新方面的能力极限，体现了其认知能力的实际限制（生成边界）。当用户的交互触及或超越这一边界时，AI无法突破自身局限，进而引发思维滞环现象。
该现象表现为AI在多轮对话中重复内容、缺乏新意或无法满足用户的新增需求。这一现象反映了AI模型在复杂互动中的认知限制，影响了其响应的多样性和实用性。
另外，生成式人工智能模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻辑性和语法正确的形式，但其输出内容可能包含完全虚构、不准确或与事实不符的信息。
AI幻觉（AI Hallucinations）的产生通常是由于模型在缺乏相关信息的情况下，通过概率性选择生成内容，而非基于真实世界的知识库或逻辑推理，这使得其输出不仅难以信赖，且可能误导用户。
除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安全、个人隐私、恶意输出等。
尽管如此，大模型在各个行业落地，赋能千行百业，随着AI技术（如RAG、提示词等）不断深入，上述难题将不断优化、甚至解决。
生成机制：语料预学，推理输出
语言大模型：群雄逐鹿 齐头并进
除OpenAI o1外，以下六大模型是全球大模型中综合表现最好的一批模型。
视频大模型：三足鼎立 潮头涌动
Runway、可灵和Vidu是在视频大模型中较有竞争力的三个大模型，综合表现较好。此外， OpenAI的Sora、抖音的PixelDance、Meta的Movie Gen也发出预告，但现在模型仍未对个人用户推出。
音乐大模型：众星捧月 “ 一超多强”
在国内外一众音乐大模型中，Suno的表现最为优异，在音乐创作的全流程中表现出色。但Minimax、昆仑万维、腾讯、抖音、网易也在开发新功能并完善原有功能。
国外产品：爆款迭出 生态繁荣
提示词工程：精准指引 效能增益
提示词工程是指设计和优化输入给人工智能系统（如大语言模型）的提示词（Prompts）的实践与技术，目的是让AI准确理解需求并生成符合预期的高质量输出。更好地发挥AI模型的能力，使其在不同任务类型和复杂程度下都能表现出色。
从判断识别文本向理解生成文字发展，从单一任务向通用智能迈进，OpenAI 掀起AIGC革命ChatGPT使得AI从“特种模型”提升为“通用基座”。
从静态图像生成向动态视频创作推进，从认识二维平面到模仿三维世界Sora使得AI从“图像绘制者”提升为“视频创作者”。
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