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大腦模擬主條目：控制論和計算神經(jīng)科學20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡構(gòu)造的初步智能，如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學和英國的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960，大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI當20世紀50年代，數(shù)字計算機研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學，斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有孑立的研究風格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符號方法...

短視頻策劃：AIGC可以利用計算機數(shù)據(jù)算法和圖像處理技術(shù)，自動生成短視頻拍攝的腳本，生成對應的參考樣片，也可以從大量的素材中選取的片段，并進行自動剪輯和編輯，以快速生成吸引人的短視頻內(nèi)容。廣告創(chuàng)意：AIGC可以利用計算機視覺和圖像識別算法，分析大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，從中提取特征并生成創(chuàng)意性的廣告內(nèi)容。它可以根據(jù)目標受眾的喜好和需求，自動生成個性化的廣告，并優(yōu)化廣告投放效果。游戲設計：AIGC可以在游戲設計過程中發(fā)揮重要作用。它可以幫助游戲開發(fā)人員創(chuàng)建智能的虛擬角色和敵對AI，增強游戲的可玩性和挑戰(zhàn)性。同時，AIGC還可以分析玩家行為和反饋數(shù)據(jù)，提供個性化的游戲體驗，優(yōu)化游戲關(guān)卡設計...

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...

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...

認知模擬經(jīng)濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A，如認知科學，運籌學和經(jīng)營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示，智能規(guī)劃和機器學習.致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開...

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...

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...

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。“知識革新”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...

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）...

現(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展，尤其是2008年經(jīng)濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展，更加帶動了弱人工智能和相關(guān)領域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(xiàn)。而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機器就是計算機，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言...

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，...

AI（人工智能）技術(shù)正在快速發(fā)展，而AI生成內(nèi)容（AIGC）是其中的一項重要應用。AIGC可以在短時間內(nèi)生成大量的文本內(nèi)容，為企業(yè)和個人提供更高效的內(nèi)容創(chuàng)作解決方案。AIGC可以做什么？內(nèi)容創(chuàng)作：AIGC可以快速生成大量的文章、新聞、產(chǎn)品描述等內(nèi)容，節(jié)省人力成本，提高效率。自動翻譯：AIGC可以實現(xiàn)多語言的自動翻譯，為企業(yè)拓展國際市場提供便利。智能客服：AIGC可以通過自然語言處理技術(shù)，為客戶提供智能化的咨詢和服務。數(shù)據(jù)分析：AIGC可以對大量的數(shù)據(jù)進行分析和處理，提取有價值的信息和結(jié)論。一張圖告訴你，AIGC到底能干啥aigc總之，AIGC的應用范圍非常普遍，可以為企業(yè)和個人提供...

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...

認知模擬經(jīng)濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們?yōu)槿斯ぶ悄艿幕驹泶蛳禄A，如認知科學，運籌學和經(jīng)營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結(jié)果開發(fā)模擬人類解決問題方法的程序。這方法一直在卡內(nèi)基梅隆大學沿襲下來，并在80年代于SOAR發(fā)展到高峰?；谶壿嫴幌癜瑐悺ぜ~厄爾和赫伯特·西蒙，JOHNMCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質(zhì)，不管人們是否使用同樣的算法。他在斯坦福大學的實驗室致力于使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示，智能規(guī)劃和機器學習.致力于邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開...

AIGC賦能服飾電商，助力降本增效AIGC可以為商家提供大量創(chuàng)意素材，電商廣告正是對創(chuàng)意營銷素材需求量很大的領域，阿里巴巴的AI設計師“魯班”就是應用于此。除了通用型廣告，AIGC在電商服飾領域用途更多。一般說來，服飾領域都采用“小單快返”的模式，即先小批量生產(chǎn)多種樣式的服飾產(chǎn)品投入市場，快速獲取市場反饋，對精良產(chǎn)品加大投入，在試出爆款的同時減小庫存壓力。但這種方式對產(chǎn)品圖片的需求量很大，如果有上千種服飾產(chǎn)品分別找模特再牌照修圖，無疑會耗費極大的時間和成本。成立于2020年的ZMO公司就運用AIGC解決這個問題，商家只需在ZMO平臺上傳產(chǎn)品圖和模特圖就可以得到展示圖。借助AIGC，更多...

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。【應用】：視頻場景剪輯、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...

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...

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)...

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在電商行業(yè)應用在商品展示環(huán)節(jié)：AIGC生成3D模型用于商品展示和虛擬適用，提升線上購物體驗；在主播打造環(huán)節(jié)：打造虛擬主播，賦能直播帶貨；在交易場景環(huán)節(jié)：虛擬商城構(gòu)建，智能聊天機器人，賦能線上和線下秀場加速演變，為消費者提供全新的購物場景。4、AIGC在娛樂行業(yè)應用全員娛樂：在圖像內(nèi)容生成應用（人臉美妝、融合；黑白圖像上色、圖像風格轉(zhuǎn)換、人像屬性變換）社交互動：虛擬主播、虛擬網(wǎng)紅、聊天機器人、聊天互動游戲。5、AIGC在其他行業(yè)應用在教育行業(yè)：AIGC為教育工作者提供了豐富的教學工作與內(nèi)容素材。比如，在通過數(shù)字人生成技術(shù)，可對歷史人物進行生成并與之對話，提升課堂互動。再比如，...

AIGC技術(shù)與應用近期，短視頻平臺上火爆的“AI繪畫”，在各大科技平臺上刷屏的智能聊天軟件ChatGPT，引起了人們普遍關(guān)注。人工智能潛力再次被證明，而這兩個概念均來自同一個領域：AIGC。AIGC到底是什么？為什么如此引人關(guān)注？AIGC能產(chǎn)生什么樣的應用價值？本文將重點關(guān)注三個方面：1、AIGC中心技術(shù)與原理2、AIGC典型應用場景3、AIGC落地產(chǎn)品形態(tài)。一、AIGC是什么？AIGC全稱為AI-GeneratedContent，直譯：人工智能內(nèi)容生成。即采用人工智能技術(shù)來自動生產(chǎn)內(nèi)容。那么，AIGC采用了什么人工智能技術(shù)？可生成什么內(nèi)容？對以上兩個問題進行回答，首先，從技術(shù)層面...

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...

這是智能化研究者夢寐以求的東西。2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數(shù)學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學的時候，作者拓展了對思維和數(shù)學的認識。數(shù)學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在...

大腦模擬主條目：控制論和計算神經(jīng)科學20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學，信息理論及控制論之間的聯(lián)系。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡構(gòu)造的初步智能，如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學和英國的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960，大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI當20世紀50年代，數(shù)字計算機研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學，斯坦福大學和麻省理工學院，而各自有孑立的研究風格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能)。60年代，符號方法...

AIGC助力內(nèi)容分發(fā)，緩解人類壓力在內(nèi)容分發(fā)環(huán)節(jié)，AI除了常見的個性化內(nèi)容推薦外，也在逐步開拓全新應用場景，如虛擬人主播，以視頻或直播的形式發(fā)放內(nèi)容，打造沉浸式體驗。如新華社數(shù)字記者“小諍”、央視網(wǎng)虛擬主播“小C”、阿里巴巴數(shù)字人“冬冬”、百度智能云AI手語主播等等，在未來，AI虛擬主播可能發(fā)展成媒體行業(yè)的標配。2、AIGC+電商行業(yè)自網(wǎng)絡電商出現(xiàn)以來，社會的很多方面都被改變了，電商企業(yè)既是網(wǎng)絡時代的受益者，也在推動社會發(fā)展進程中扮演關(guān)鍵角色。自十年前網(wǎng)絡直播出現(xiàn)，帶動帶貨模式變革以來，各大企業(yè)都在或多或少的面臨轉(zhuǎn)型問題。在數(shù)字世界和物理世界快速融合的當下，AIGC走在時代前沿，可...

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...

應用：在擴散模型（diffusionmodel）的基礎上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應用，比如：圖像超分、圖像上色、文本生成圖片、全景圖像生成等。如下圖，中間圖像作為輸入，基于擴散模型，生成左右視角兩張圖，輸入圖像與生成圖像共同拼接程一張全景圖像。生成全景圖像產(chǎn)品與模型：在擴散模型的基礎上，各公司與研究機構(gòu)開發(fā)出的代替產(chǎn)品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成圖像，圖像生成圖像）DALL-E2由美國OpenAI公司在2022年4月發(fā)布，并在2022年9月28日，在OpenAI網(wǎng)站向公眾開放，提供數(shù)量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務。Imagen（GoogleResearch文本生...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）已經(jīng)成為了我們生活中不可或缺的一部分。無論是在電商、辦公還是其他行業(yè)中，AIGC都可以幫助人們更高效地完成任務，提高工作效率。在電商領域，AIGC可以生成商品標題、描述、廣告文案和廣告圖等內(nèi)容，幫助企業(yè)更好地推廣產(chǎn)品。通過AIGC技術(shù)，企業(yè)可以快速生成大量的精良內(nèi)容，提高商品的曝光率和銷售量。同時，AIGC還可以幫助企業(yè)更好地了解消費者的需求和喜好，從而更好地制定營銷策略。在辦公領域，AIGC可以幫助人們更輕松地完成各種任務，如寫周報日報、寫方案、寫運營活動、制作PP...

AIGC+資訊行業(yè)在信息化時代，社會中充斥著各種資訊，同時這些資訊也有高標準、需求大、時效強等特點。自2014年起，AIGC已開始用于新聞資訊領域，因此資訊行業(yè)是AIGC商業(yè)化相對成熟的賽道。、AIGC輔助信息收集，打造堅實基礎精良的新聞產(chǎn)出必定需要全部、高效、準確的信息收集與整理的基礎上。按照傳統(tǒng)的業(yè)模式，工作人員需要親臨現(xiàn)場，通過各種手段才能獲得足夠且扎實的信息。現(xiàn)在的AI已經(jīng)能對該環(huán)節(jié)高效賦能，例如科大訊飛的AI轉(zhuǎn)寫工具可以幫助記者實時生成文稿，自動撰寫提綱、精簡語句等，進而提高工作效率，保證特別終產(chǎn)出的時效性。除幫助獲取一手信息外，AI也可以幫助精確檢索二手信息，收集素材。...