本文系统解释了人工智能模型的生成机制：以概率分布为核心，通过嵌入与注意力在训练中学习模式，推理阶段以温度、Top-k/Top-p、Beam Search等解码策略在创造性与可控性间平衡。针对语言、扩散与GAN等范式，文章梳理了从数据治理、指令微调与RLHF到检索增强（RAG）的完整工程路径，并结合硬件、量化、蒸馏与缓存优化提升推理效率。通过评估指标与风险控制实现质量与安全的闭环，企业可在多模态、长上下文与可检索性趋势下稳健落地，达成可审计、低成本、可扩展的生成系统。===