生成模型的核心任务是通过学习数据的分布，并基于此生成与训练数据相似的全新样本。A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查对生成模型基本概念的理解，需要明确生成模型的核心任务是什么。

解题思路：生成模型的核心在于通过学习数据的分布规律，生成与训练数据具有相似特征的新样本。与判别模型（如分类模型）不同，生成模型关注的是数据本身的生成过程，而非直接的分类或回归任务。因此，题目中的描述是否符合这一核心定义是解题的关键。

生成模型（如生成对抗网络GAN、变分自编码器VAE等）的核心任务可以拆解为以下两点：

1. 学习数据的分布：模型需要从训练数据中捕捉数据的统计规律，例如图像的纹理、文字的语序等。
2. 生成全新样本：基于学习到的分布，模型能够生成未在训练数据中出现的新样本，例如新的人脸图像、新的文本段落等。

题目中“生成与训练数据相似的全新样本”正是对生成模型核心任务的准确描述，因此答案为A. 对。