生成式AI与其他AI技术的区别在于其学习方式和能力。传统的人工智能通常依赖于专家知识或编程指令来执行特定的任务，例如，一个图像识别系统可能被训练成只识别特定的图像类型，如猫或狗。然而，一旦这个系统遇到它从未见过的图像，它就无法做出正确的判断。 相反，生成式AI可以通过自我学习和适应来提高其性能。即使它从未见过某种类型的数据，它也可以通过分析大量的类似数据来学习如何处理这种数据。例如，一个文本生成系统可以被训练成生成类似于给定样本的新文本。这种能力使得生成式AI能够在许多复杂的任务中表现出色，而不需要明确的规则或预设的程序。

此外，生成式AI具有更强的创新能力。传统的人工智能往往只能在其训练数据的范围之内进行工作，而生成式AI则可以从零开始创造新的东西。例如，一个音乐生成器可以被训练成创作新的音乐作品，而无需人类的干预。而其他AI技术，如嵌入式AI或协同过滤，通常依赖于大量的用户数据和反馈来提供个性化的服务，但它们并不具备生成式AI的创造性和适应性。

总的来说，生成式AI是一种能够从其训练数据中学习并生成新的、类似的数据或模型的机器学习技术，它具有更强的创造性和适应性，能够处理更加复杂的任务，而不需要明确的规则或预设的程序。