为旧书交换活动做一张海报
小林准备办一场旧书交换活动，告诉AI：“周六下午两点，社区活动室，每人最多带五本书，请写一段邀请文字。”系统根据这些材料组织句子，可能写出“带上闲置的书，来换一个新故事”。这句文案不需要事先存在于某个网页里。
如果再要求生成“几个人围着书桌交换书”的插画，图像模型会按要求产生画面。它并不是拍下了当天的活动：人脸、书桌和场地可能都是合成的，不能把这幅图当作活动已经发生的证据。
同一活动，三种不同任务
- 01搜索
找到已经发布的活动资料
- 02生成
根据给定安排，写邀请文字或合成画面
- 03核对
确认地点、时间和承诺是否真实
三种能力可以组合，但产生一份内容不代表完成事实核验。
找到现成内容，和组织出新内容
搜索主要是在已有资料里寻找相关结果；生成则根据输入形成输出。识别照片中有没有猫，又属于判断或分类，目标与画出一只猫不同。一款应用可以把这些能力组合起来，例如先搜索活动资料，再整理成介绍。
大语言模型是生成式AI中处理语言的一类重要模型，生成式AI的范围还包括图像、音频、视频等。不是每个模型都支持全部形式，也不是所有人工智能都负责创作内容。
有新表达，未必有新事实
模型从大量样本中学习表达、结构和关联，生成时不必只是剪贴几段原文；但这也不能保证输出永不重复训练材料，或天然具有原创权利。文字是否新颖与事实是否正确，本来就是两件事。
假如海报擅自写成“现场赠送咖啡”，而小林从没提供这个安排，这个细节就没有依据。生成式AI适合起草与变换表达，涉及真实时间、地点和承诺时，仍要与活动本身核对。