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視頻生成視頻生成與圖像生成在原理上相似，主要分為視頻編輯與視頻自主生成。視頻編輯可應用于視頻超分（視頻畫質(zhì)增強）、視頻修復（老電影上色、畫質(zhì)修復）、視頻畫面剪輯（識別畫面內(nèi)容，自動場景剪輯）。視頻自主生成可應用于圖像生成視頻（給定參照圖像，生成一段運動視頻）、文本生成視頻（給定一段描述性文字，生成內(nèi)容相符視頻）?！敬硇援a(chǎn)品或模型】：Deepfake，videoGPT，Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo等。5、多模態(tài)生成以上四種模態(tài)可以進行組合搭配，進行模態(tài)間轉(zhuǎn)換生成。如文本生成圖像（AI繪畫、根據(jù)prompt提示語生成特定風格圖像）、文本生成音頻...

采用后一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。與人類差距2023年，中國科學院自動化研究所（中科院自動化所）團隊嶄新完成的一項研究發(fā)現(xiàn)，基于人工...

ai是ArtificialIntelligence的縮寫，指的是人工智能；人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學；人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。ai是什么?ai是指人工智能（ArtificialIntelligence）。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做...

AIGC可以實現(xiàn)的功能：1.在藝術(shù)領域，參與內(nèi)容共創(chuàng)；2.在傳媒領域，推動媒體融合轉(zhuǎn)型；3.在影視領域，參與制作全流程；4.在電商領域，推進虛實交融；5.在娛樂領域，提供發(fā)展動能；6.在博客領域，助力產(chǎn)業(yè)加快升級。AIGC可以實現(xiàn)什么功能1.在藝術(shù)領域AIGC可以參與美術(shù)、音樂、視頻、游戲等多領域的內(nèi)容共創(chuàng)，拓展創(chuàng)作空間，不斷提升作品質(zhì)量。2.在傳媒領域AIGC可以采集信息、編輯文字、智能播報，實現(xiàn)人機協(xié)同生產(chǎn)，推動媒體融合轉(zhuǎn)型。3.在影視領域AIGC能參與前期創(chuàng)作、中期拍攝、后期制作的全流程，整個過程中，AIGC可以創(chuàng)作劇本、合成虛擬背景、實現(xiàn)影視內(nèi)容2D轉(zhuǎn)3D等，極大程度地降低了制...

常識知識庫(如DOUGLENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個復雜的概念。基于知識大約在1970年出現(xiàn)大容量內(nèi)存計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構(gòu)造成應用軟件。這場“知識革新”促成行家系統(tǒng)的開發(fā)與計劃，這是旗艦個成功的人工智能軟件形式?！爸R革新”同時讓人們意識到許多簡單的人工智能軟件可能需要大量的知識。子符號法80年代符號人工智能停滯不前，很多人認為符號系統(tǒng)永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關(guān)注子符號方法解決特定的人工智能問題。自下而上，接口AGENT，嵌入環(huán)境（機器人），行為主...

AIGC概念未來的發(fā)展趨勢！想要投資AIGC概念，得先弄懂它的投資邏輯，不然相當于跟風盲目炒股罷了。AIGC全稱為AIGeneratedContent,即人工智能生產(chǎn)的內(nèi)容,認為是繼PGC、UGC之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。因此AIGC概念股，就是業(yè)務涉及這一范圍的投資。在技術(shù)上，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調(diào)用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術(shù)層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。在市場需求上，由于，人工智能、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和語義網(wǎng)絡構(gòu)建了形成全新格局，相關(guān)消費需求高速增長。傳統(tǒng)的UGC\PGC內(nèi)容生成方式將落后于現(xiàn)有需求，而AIGC技術(shù)的將...

在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實驗性轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯裕?006年深度學習算法取得進展，同時GPU和CPU等算力設備日益精進，互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，為各類人工智能算法提供了海量數(shù)據(jù)進行訓練。2007年出版了首部由AIGC創(chuàng)作的小說《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN），自動將英文講話內(nèi)容通過語音識別等技術(shù)生成中文。在快速發(fā)展階段（2010s~至今）2014年深度學習算法“生成式對抗網(wǎng)絡”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新發(fā)展。2017年微軟人工智...

智能模擬機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，行家系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。學科范疇人工智能是一門邊沿學科，屬于自然科學、社會科學、技術(shù)科學三向交叉學科。涉及學科哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論，仿生學，社會結(jié)構(gòu)學與科學發(fā)展觀。研究范疇語言的學習與處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，關(guān)鍵的難題還是機器...

人工智能學科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學對于航空工程一樣，人類生物學對于人工智能研究是沒有關(guān)系的？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題？智能是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能...

一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說，就是以前本來需要人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作，現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上，AIGC是指利用AI自動生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動寫作、自動設計等。在廣義上，AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù)，它可以基于訓練數(shù)據(jù)和生成算法模型，自主生成創(chuàng)造新的文本、圖像、音樂、視頻、3D交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。二.AIGC發(fā)展歷史AIGC的發(fā)展歷程可以分成三個階段：早期萌芽階段（上世紀50年代至90年代中期）...

在自然語言處理技術(shù)發(fā)展之前，人類只能通過一些固定模式的指令來與計算機進行溝通，這對于人工智能的發(fā)展是一個重大的突破。自然語言處理技術(shù)可以追溯到1950年，當時圖靈發(fā)表了一篇論文，提出了「圖靈測試」的概念作為判斷智能的條件。這一測試包含了自動語意翻譯和自然語言生成。自然語言處理技術(shù)可以分為兩個中心任務：自動語音識別和自然語言生成。自動語音識別是將語音信號轉(zhuǎn)換為文字，而自然語言生成則是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然語言文本。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)可以通過自然語言處理技術(shù)和擴散模型（DiffusionModel）來生成自然語言文本，這使得人工智能不再作為內(nèi)容創(chuàng)造的輔助工具，而是可以...

在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實驗性轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯裕?006年深度學習算法取得進展，同時GPU和CPU等算力設備日益精進，互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，為各類人工智能算法提供了海量數(shù)據(jù)進行訓練。2007年出版了首部由AIGC創(chuàng)作的小說《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN），自動將英文講話內(nèi)容通過語音識別等技術(shù)生成中文。在快速發(fā)展階段（2010s~至今）2014年深度學習算法“生成式對抗網(wǎng)絡”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新發(fā)展。2017年微軟人工智...

2023年1月，微軟必應搜索（MicrosoftBingSearch）推出了一項創(chuàng)新的功能，即聊天模式（ChatMode）。這項功能允許用戶通過聊天框與必應搜索進行交互，獲取信息、娛樂、創(chuàng)意等各種內(nèi)容。必應搜索利用了先進的自然語言處理（NLP）和生成技術(shù)，能夠理解和回答用戶的各種問題和請求，同時提供相關(guān)的網(wǎng)頁搜索結(jié)果、建議、廣告等。必應搜索還能夠根據(jù)用戶的選擇，切換不同的模式，如平衡模式（BalancedMode）、創(chuàng)意模式（CreativeMode）和精確模式（PreciseMode），以滿足用戶的不同需求和偏好。必應搜索的聊天模式是AIGC領域的一個突破，展示了人工智能與人類交...

人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，生成式AI正在改變我們處理信息和解決問題的方式。作為生成式AI的代替，AIGC為眾多企業(yè)帶來了前所未有的價值。在本文中，我們將探討AIGC如何通過以下10種方式為企業(yè)帶來實質(zhì)性的幫助。數(shù)據(jù)分析和預測AIGC可以利用大數(shù)據(jù)和機器學習算法，幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析和預測，從而更好地了解市場趨勢和客戶需求。例如，在金融行業(yè)，AIGC可以分析大量歷史數(shù)據(jù)，預測股市走向，為投資決策提供有力支持。智能自動化AigC可以用于各種任務的自動化，如聊天機器人、智能客服、智能推薦等，從而提高客戶服務質(zhì)量和效率。例如，在電商領域，AIGC可以根據(jù)用戶的瀏覽歷史和購買記錄，為其推薦相關(guān)...

AIGC未來趨勢2023年無疑是AIGC元年，隨著人工智能技術(shù)的不斷進步和創(chuàng)新，AIGC將會涵蓋更普遍的主題和領域，應用場景拓展將進一步拓展，AIGC的未來充滿無限可能。在未來，AIGC技能將成為每位職場人生存于職場的必備技能，也將成為職場競爭力的重要標志，具備這些技能的人才可以更好地適應新興行業(yè)和新興崗位，并且有更多機會獲得高薪、高福利、高晉升機會，職場人都將借助AI進行更高效的工作，將幫助職場人士更好地應對未來職場的挑戰(zhàn)。但是，要想真正掌握AIGC技能并在職場中取得成功，并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能軟件的應用技巧，如何讓AI人工智能軟件為你所用，幫助你進行工...

ChatGPTChatGPT是美國OpenAI公司在2022年11月發(fā)布的智能對話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術(shù)資料。大多數(shù)的技術(shù)原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強化學習（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強化學習：強化學習策略在AlphaGo中已經(jīng)展現(xiàn)出其強大學習能力。簡單的說，ChatGPT通過HFRL來學習什么是好的回答，而不是通過有監(jiān)督的問題-答案式的訓練直接給出結(jié)果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維...

2022年2月28日，經(jīng)典美妝超級品類日活動開啟時，京東美妝虛擬主播“小美”就出現(xiàn)在蘭蔻、歐萊雅、OLAY等超過二十個美妝品牌直播間，開啟直播首秀。虛擬人不僅五官形象由AI合成，嘴型也可以利用AI精確匹配臺詞，動作靈活且流暢，營造出較好的真實感，為用戶帶來與真人無異的體驗。不過目前的虛擬主播更多的是與真人主播形成互補，或者為沒有直播能力的的商家提供服務，還不能完全替代真人。虛擬主播要獲得更強的交互能力，更好的與觀眾互動，做出實時反饋，還需要AIGC相關(guān)技術(shù)的后續(xù)發(fā)展。3、AIGC+影視行業(yè)隨著虛擬技術(shù)的逐步到來，對影視內(nèi)容的需求也在爆發(fā)式增長。為了滿足觀眾日益刁鉆的口味和挑剔的眼光...

AIGC的中心技術(shù)有哪些？（1）變分自編碼（VariationalAutoencoder，VAE）變分自編碼器是深度生成模型中的一種，由Kingma等人在2014年提出，與傳統(tǒng)的自編碼器通過數(shù)值方式描述潛空間不同，它以概率方式對潛在空間進行觀察，在數(shù)據(jù)生成方面應用價值較高。VAE分為兩部分，編碼器與解碼器。編碼器將原始高維輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為潛在空間的概率分布描述；解碼器從采樣的數(shù)據(jù)進行重建生成新數(shù)據(jù)。VAE模型（2）生成對抗網(wǎng)絡（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對抗網(wǎng)絡，成為早期出名的生成模型。GAN使用...

人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，生成式AI正在改變我們處理信息和解決問題的方式。作為生成式AI的代替，AIGC為眾多企業(yè)帶來了前所未有的價值。在本文中，我們將探討AIGC如何通過以下10種方式為企業(yè)帶來實質(zhì)性的幫助。數(shù)據(jù)分析和預測AIGC可以利用大數(shù)據(jù)和機器學習算法，幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析和預測，從而更好地了解市場趨勢和客戶需求。例如，在金融行業(yè)，AIGC可以分析大量歷史數(shù)據(jù)，預測股市走向，為投資決策提供有力支持。智能自動化AigC可以用于各種任務的自動化，如聊天機器人、智能客服、智能推薦等，從而提高客戶服務質(zhì)量和效率。例如，在電商領域，AIGC可以根據(jù)用戶的瀏覽歷史和購買記錄，為其推薦相關(guān)...

簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡或其他新的方法。范式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟學（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被普遍接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認知體系結(jié)構(gòu)研究者設計出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個系統(tǒng)中包含符號和...

AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術(shù)門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、。基礎層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費；另一種為基于基礎設施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術(shù)進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽...

實現(xiàn)方法人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERICALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ARTIFICIALNEURALNETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使...

在自然語言處理技術(shù)發(fā)展之前，人類只能通過一些固定模式的指令來與計算機進行溝通，這對于人工智能的發(fā)展是一個重大的突破。自然語言處理技術(shù)可以追溯到1950年，當時圖靈發(fā)表了一篇論文，提出了「圖靈測試」的概念作為判斷智能的條件。這一測試包含了自動語意翻譯和自然語言生成。自然語言處理技術(shù)可以分為兩個中心任務：自動語音識別和自然語言生成。自動語音識別是將語音信號轉(zhuǎn)換為文字，而自然語言生成則是將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然語言文本。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)可以通過自然語言處理技術(shù)和擴散模型（DiffusionModel）來生成自然語言文本，這使得人工智能不再作為內(nèi)容創(chuàng)造的輔助工具，而是可以...

智能數(shù)字內(nèi)容編輯：智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對內(nèi)容的理解以及屬性控制，進而實現(xiàn)對內(nèi)容的修改。如在計算機視覺領域，通過對視頻內(nèi)容的理解實現(xiàn)不同場景視頻片段的剪輯。通過人體部位檢測以及目標衣服的變形控制與截斷處理，將目標衣服覆蓋至人體部位，實現(xiàn)虛擬試衣。在語音信號處理領域，通過對音頻信號分析，實現(xiàn)人聲與背景聲分離。以上三個例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎上對內(nèi)容的編輯與控制?！緫谩浚阂曨l場景剪輯、虛擬試衣、人聲分離等。3、智能數(shù)字內(nèi)容生成：智能數(shù)字內(nèi)容生成通過從海量數(shù)據(jù)中學習抽象概念，并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容。如AI繪畫，從海量繪畫中學習作品不同筆法、內(nèi)容、藝術(shù)風格，并基于學習內(nèi)容重新生成...

VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應用至圖像分類任務，此后Transformer開始在CV領域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer，后續(xù)與標準的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過將人類先驗經(jīng)驗知識引入網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計，獲得了更快的收斂速度、更低的計算代價、更多的特征尺度、更強的泛化能力，能夠更好地學習和編碼數(shù)據(jù)中蘊含的知識，...

AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術(shù)門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、。基礎層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費；另一種為基于基礎設施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力，但是可基于開源大模型等開源技術(shù)進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽...

（1）采集環(huán)節(jié)借助語音識別技術(shù)將語音實時轉(zhuǎn)換為文本，壓縮稿件生產(chǎn)過程中的重復性工作，提高內(nèi)容生產(chǎn)效率。采用智能寫作機器人，提升新聞資訊寫作的時效性。（2）編輯環(huán)節(jié)采用AIGC技術(shù)對視頻畫質(zhì)修復與增強，提升視頻質(zhì)量。此外，可利用AIGC技術(shù)對視頻場景識別，實現(xiàn)智能視頻剪輯。如人民日報社利用“智能云剪輯師”并能夠?qū)崿F(xiàn)自動匹配字幕、人物實時追蹤與畫面抖動修復等功能。2022冬奧會期間，央視視頻通過AI智能內(nèi)容剪輯系統(tǒng)，高效生產(chǎn)與發(fā)布冰雪項目視頻集錦內(nèi)容。（3）播報環(huán)節(jié)AI合成主播開創(chuàng)了新聞領域?qū)崟r語音及人物動畫合成的先河，只需要輸入所需要播發(fā)的文本內(nèi)容，計算機就會生成相應的AI合成主播播...

2023年1月，微軟必應搜索（MicrosoftBingSearch）推出了一項創(chuàng)新的功能，即聊天模式（ChatMode）。這項功能允許用戶通過聊天框與必應搜索進行交互，獲取信息、娛樂、創(chuàng)意等各種內(nèi)容。必應搜索利用了先進的自然語言處理（NLP）和生成技術(shù)，能夠理解和回答用戶的各種問題和請求，同時提供相關(guān)的網(wǎng)頁搜索結(jié)果、建議、廣告等。必應搜索還能夠根據(jù)用戶的選擇，切換不同的模式，如平衡模式（BalancedMode）、創(chuàng)意模式（CreativeMode）和精確模式（PreciseMode），以滿足用戶的不同需求和偏好。必應搜索的聊天模式是AIGC領域的一個突破，展示了人工智能與人類交...

（1）采集環(huán)節(jié)借助語音識別技術(shù)將語音實時轉(zhuǎn)換為文本，壓縮稿件生產(chǎn)過程中的重復性工作，提高內(nèi)容生產(chǎn)效率。采用智能寫作機器人，提升新聞資訊寫作的時效性。（2）編輯環(huán)節(jié)采用AIGC技術(shù)對視頻畫質(zhì)修復與增強，提升視頻質(zhì)量。此外，可利用AIGC技術(shù)對視頻場景識別，實現(xiàn)智能視頻剪輯。如人民日報社利用“智能云剪輯師”并能夠?qū)崿F(xiàn)自動匹配字幕、人物實時追蹤與畫面抖動修復等功能。2022冬奧會期間，央視視頻通過AI智能內(nèi)容剪輯系統(tǒng)，高效生產(chǎn)與發(fā)布冰雪項目視頻集錦內(nèi)容。（3）播報環(huán)節(jié)AI合成主播開創(chuàng)了新聞領域?qū)崟r語音及人物動畫合成的先河，只需要輸入所需要播發(fā)的文本內(nèi)容，計算機就會生成相應的AI合成主播播...

實際應用機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網(wǎng)膜識別，虹膜識別，掌紋識別，行家系統(tǒng)，自動規(guī)劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。學科范疇人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及學科哲學和認知科學，數(shù)學，神經(jīng)生理學，心理學，計算機科學，信息論，控制論，不定性論研究范疇自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法意識和人工智能人工智能就其本質(zhì)而言，是對人的思維的信息過程的模擬。對于人的...