生成式摘要（Generative Summarization）是一种人工智能技术，它利用生成模型（如基于Transformer的架构）创建全新的文本概括内容，而非仅从源文档中提取现有句子。这种方法通过理解上下文语义，生成连贯、精炼且语法自然的摘要，常用于处理长篇文本如新闻文章或报告，核心在于模型（如GPT系列）能自主输出原创表述。
在AI产品开发的实际落地中，生成式摘要技术广泛应用于新闻聚合平台自动生成头条提要、搜索引擎优化结果预览、以及聊天机器人快速响应用户查询等场景。随着大型语言模型（如BERT和GPT）的演进，其生成效率和质量显著提升，但产品经理需平衡模型性能与伦理挑战，如避免偏见传播、确保事实准确性及优化计算资源消耗。
延伸阅读推荐：深入了解技术基础，可参考论文《Attention is All You Need》（Vaswani et al. 2017），它奠定了Transformer架构；或阅读《Natural Language Processing with Transformers》（Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf 著），系统介绍模型应用实践。
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