1) 定义与目标

判别式/分析式AI（Discriminative）

• 学习 P(y \| x)：给定输入 x，预测标签/结果 y

• 目标：把输入分到某个类别、或给出一个确定的预测值

• 常见任务：分类、回归、排序、检索匹配、风控评分等

生成式AI（Generative）

• 学习 P(x) 或 P(x \| y) 或更常见的 P(下一个token \| 上下文)

• 目标：建模数据分布，能生成新的样本（文本、图像、代码、音频等）

• 常见任务：写作、对话、总结、翻译、图像生成、代码生成、语音合成等

2) 典型例子

• 垃圾邮件识别（邮件 → 垃圾/非垃圾）

• 信用风险评估（用户特征 → 风险分数）

• CTR预估（用户+广告 → 点击概率）

• 语音/图像分类（图片 → 猫/狗）

• ChatGPT写文章、答题、写代码

• Stable Diffusion 生成图片

• TTS 生成语音

• 生成合成数据（用于隐私保护或数据增强）

3) 输出形态与评估

• 判别式：输出通常是标签/分数/Top-K；评估常用 Accuracy、AUC、F1、RMSE 等

• 生成式：输出是内容序列；评估更复杂，常用困惑度、BLEU/ROUGE（有争议）、人评、任务成功率、安全性与事实性指标等

4) 模型家族与训练方式（直观理解）

• 判别式模型常见：逻辑回归、SVM、随机森林、XGBoost、判别式神经网络分类器

• 生成式模型常见：语言模型（Transformer）、扩散模型、VAE、GAN（也属于生成式）

但注意：**同一个架构（比如Transformer）**既可以用作判别式（做分类头），也可以用作生成式（自回归生成）。关键看训练目标与使用方式。

5) 什么时候用哪种？

• 你要稳定、可控、指标清晰地做预测/分类：优先判别式/分析式

• 你要产出内容（文本/图/代码）或需要“开放式”表达：用生成式

• 很多真实系统会组合使用：
• 生成式负责“生成候选/解释/草稿”，判别式负责“打分筛选/风险控制/排序”。