AI自动生成建模是指利用人工智能技术自动完成从数据准备到模型构建的过程。这一过程通常包括数据预处理、特征选择、模型训练、参数调优以及模型评估等多个步骤。随着机器学习和深度学习技术的发展，越来越多的工具和服务开始支持自动化建模功能，使得非专业用户也能较为轻松地创建出有效的预测或分类模型。下面是一些常见的AI自动生成建模方法和技术：

1、AutoML（自动机器学习）：这是一种旨在简化机器学习流程的技术，通过自动化处理数据清洗、特征工程、算法选择与超参数调整等环节来提高工作效率。像Google Cloud AutoML、Microsoft Azure Machine Learning Studio这样的平台就提供了AutoML服务。

2、开源库：除了商业化的解决方案外，还有一些开源项目也致力于实现自动建模的功能，例如H2O.ai的H2O AutoML、TPOT (Treebased Pipeline Optimization Tool) 等。这些工具往往基于Python开发，能够方便地集成到现有的工作流中。

3、特定领域的应用：对于某些特定领域如自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)，也有专门针对该领域的自动化建模工具。比如在NLP领域，可以使用Transformers库配合Hugging Face提供的AutoTrain服务；而在CV领域，则有Labelbox等平台提供图像标注及模型训练的一站式解决方案。

4、低代码/无代码平台：这类平台允许用户通过图形界面拖拽组件的方式来设计模型，无需编写任何代码即可完成复杂的机器学习任务。典型的例子包括DataRobot、Lobe by Microsoft等。

5、增强学习框架：虽然传统上用于强化学习场景，但近年来也有一些研究探索如何将强化学习应用于自动发现最优模型结构的问题上。这种方法更加灵活但也更为复杂。

采用上述任意一种方式都可以帮助快速搭建起适合业务需求的人工智能模型。不过值得注意的是，在实际应用过程中仍然需要根据具体问题进行适当调整，并结合领域知识对结果做出解释与验证。此外，随着技术的进步，未来可能会出现更多高效便捷的自动生成建模方法。