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文本生成十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年文本生成还是“Seq2Seq+RNN+Beam Search”的短句机械时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA大模型+意图级自一致长文本+量子加速自进化+全域社交/创意/专业写作”的普惠神器，中国从跟随GPT-3跃升全球领跑者（百度文心、阿里通义千问、华为盘古、DeepSeek、智谱GLM等主导），生成长度从几十词到万词+电影级剧本，质量从BLEU~30到接近人类水平（>90%人工难以分辨），可控性从随机噪声到精确意图/风格/知识，推动文本生成从“机器翻译/摘要”到“人人都是作家/编剧/研究员”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1.2015–2018：Seq2Seq到Transformer过渡时代

• 核心特征：文本生成以Seq2Seq+RNN+Attention为主，生成长度几十–百词，质量机械重复，BLEU~25–45，主要用于机器翻译/摘要。
• 关键进展：
  • 2015年：Google NMT Seq2Seq。
  • 2016–2017年：Attention机制+Transformer论文。
  • 2018年：GPT-1自回归生成初探。
• 挑战与转折：连贯性差、重复；大规模预训练+Transformer兴起。
• 代表案例：百度翻译Seq2Seq，中国在线翻译市场起步。

2.2019–2022：大规模预训练+少样本时代

• 核心特征：GPT-2/3千亿级预训练+少样本提示，生成长度千–万词，Human Eval~60–80%，支持故事/对话/代码。
• 关键进展：
  • 2019年：GPT-2 1.5B开源。
  • 2020–2021年：GPT-3 175B少样本革命。
  • 2022年：华为盘古千亿+百度文心ERNIE生成产业化。
• 挑战与转折：幻觉/一致性弱；多模态+意图控制需求爆发。
• 代表案例：华为盘古故事生成，百度文心代码助手。

3.2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿–十万亿级多模态大模型+VLA端到端统一生成+意图/风格/知识精确控制+量子加速自进化，百万词+电影级一致性。
• 关键进展：
  • 2023年：GPT-4/Wenxin/Tongyi意图级生成。
  • 2024年：DeepSeek/Grok-4专用生成模型，量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古 + DeepSeek-R1 + 文心/通义量子级，全域社交/创意/专业写作自进化，普惠手机端实时生成。
• 挑战与转折：伦理/一致性；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：文心一言（电影剧本生成），通义千问（专业论文/小说写作）。

一句话总结

从2015年Seq2Seq几十词机械翻译的“工具时代”到2025年VLA量子自进化的“万亿词意图级创作神器”，十年间文本生成由规则序列转向多模态语义闭环，中国主导盘古→文心→通义千问→DeepSeek万亿生成创新+普惠下沉，推动人类从“写字工具”到“人人都是顶级作家/编剧”的文明跃迁，预计2030年实时互动无限长专业级生成+全域永不失真自愈。

数据来源于arXiv综述、ACL 2025及中国厂商技术白皮书。