VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應用至圖像分類任務(wù)，此后Transformer開始在CV領(lǐng)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(chǔ)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(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)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，正在成為視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。以ViT為代替的視覺大模型賦予了AI感知、理解視覺數(shù)據(jù)的能力，助力AIGC發(fā)展。2、預訓練大模型雖然過去各種模型層出不窮，但是生成的內(nèi)容偏簡單且質(zhì)量不高，遠不能夠滿足現(xiàn)實場景中靈活多變以高質(zhì)量內(nèi)容生成的要求。預訓練大模型的出現(xiàn)使AIGC發(fā)生質(zhì)變，諸多問題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態(tài)領(lǐng)域成果頗豐，并如下表的經(jīng)典模型。 霍金斯認為，從人工智能到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，早先復制人類智能的努力無一成功，究其原因?；ヂ?lián)網(wǎng)AIGC好處

    本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。[24]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。人工智能是新一輪科技革新和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。[26]人工智能是智能學科重要的組成部分，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出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和行家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是包括十分普遍的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等。總的說來，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。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。 漳州企業(yè)AIGC是什么通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什么.同時期另一項成果是PROLOGE語言，于1972年提出。

    采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)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)，基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習模型對幻覺輪廓“視而不見”，人類與人工智能的“角逐”在幻覺認知上“扳回一局”。

    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(wù)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(wù)質(zhì)量和效率。例如，在電商領(lǐng)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)產(chǎn)品，提高轉(zhuǎn)化率。決策支持AigC可以為企業(yè)提供決策支持，通過分析大量數(shù)據(jù)和信息，給出比較好解決方案。如在醫(yī)療行業(yè)，AIGC可以幫助醫(yī)生診斷疾病、制定醫(yī)療方案，提高醫(yī)療效果和患者滿意度。內(nèi)容創(chuàng)作AIGC可以快速生成各種類型的內(nèi)容，如文章、視頻、圖片等，滿足企業(yè)的營銷需求。在廣告行業(yè)，AIGC可以根據(jù)目標客戶的需求和興趣，創(chuàng)作個性化的廣告內(nèi)容，提高廣告效果。語言翻譯AigC可以實現(xiàn)高效、準確的翻譯服務(wù)。 1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯航行家"（LOGIC THEORIST）的程序.

    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(wù)：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，而是可以創(chuàng)造生成內(nèi)容。這種生成式人工智能可以用于自然語言對答、機器翻譯、自然語言摘要、聊天機器人等多個領(lǐng)域，為人們提供更加智能化的服務(wù)和體驗?？傊?，隨著自然語言處理技術(shù)和擴散模型的發(fā)展，人工智能已經(jīng)可以創(chuàng)造生成自然語言文本，這將會給我們的生活和工作帶來巨大的變革。 計算機技術(shù)不再只屬于實驗室中的一小群研究人員。寧德谷歌AIGC優(yōu)缺點

我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機器——這樣的智能機器將不再只是對人類大腦的簡單模仿。互聯(lián)網(wǎng)AIGC好處

英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產(chǎn)內(nèi)容，其中AI是人工智能的簡稱，GC則是創(chuàng)作內(nèi)容。AIGC可以包括各種形式的內(nèi)容，如文章，新聞，音樂，繪畫視頻等。它的應用范圍非常普遍，目前AIGC主要運用在文字，圖像，視頻，音頻，游戲以及虛擬人等方面。

內(nèi)容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產(chǎn)業(yè)有四個發(fā)展階段：

行家生成內(nèi)容（Professionally-Generated Content。PGC)

用戶生成內(nèi)容（User-Generated Generated Content)

   AI輔助生產(chǎn)內(nèi)容（AI-Generated Content,AIGC)

2022年被稱為 AIGC元年。2021年之前，AIGC生成主要還是文字，而新一代的模型可以處理的模態(tài)大為豐富且支持跨模態(tài)產(chǎn)，可以支持AI插畫，文字生成配套視頻等常見應用場景。 互聯(lián)網(wǎng)AIGC好處