生成式 AI

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以結構感知與核心熵量化：以異質再生（xeno‑reproduction）對抗生成式 AI 同質化

研究指出生成式人工智慧在資料偏見與模式崩潰下，會造成輸出同質化。論文提出「異質再生」策略與結構感知多樣性追求，將模型輸出視為字串樹，透過核心熵與偏離度量化多樣性，並提出分布級與軌跡級的干預評分。此框架強調把多樣性納入AI安全核心，為後續算法與實證研究提供概念架構。