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：在圖像內容生成應用（人臉美妝、融合；黑白圖像上色、圖像風格轉換、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容素材。比如，在通過數(shù)字人生成技術，可對歷史人物進行生成并與之對話，提升課堂互動。再比如，通過ChatGPT生成創(chuàng)意性教學方案，提供更加普遍的授課思路。在工業(yè)行業(yè)：將AIGC技術融合工業(yè)設計軟件CAD，Solidworks中，通過文本輸入提示語生成，特定樣式的機構模型供設計者參考。比如“設計一款衛(wèi)星太陽能電池板可伸縮折翼機構”通過AIGC模型生成3D設計機構。AIGC在內容生成行業(yè)的突破，將提升內容創(chuàng)作者，設計師，工程師，教育工作者等各行業(yè)人員工作效率與質量。同時，將加速企業(yè)數(shù)字化與智能化進程。 人工智能只是一個虛構的概念。企業(yè)AIGC優(yōu)缺點

    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體系結構和認知體系結構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)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng)，而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應級別的子符號AI的傳統(tǒng)符號AI提供橋梁，同時放寬了規(guī)劃和世界建模的時間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)計劃。 企業(yè)AIGC優(yōu)缺點當越來越多的程序涌現(xiàn)時，MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破.

    諸如我們熟知的聊天對話模型ChatGPT，基于。計算機視覺（CV）預訓練大模型自然語言處理（NLP）預訓練大模型多模態(tài)預訓練大模型微軟Florence（SwinTransformer）谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微軟的GLIPStabilityAI的StableDiffusion（1）計算機視覺（CV）預訓練大模型FlorenceFlorence是微軟在2021年11月提出的視覺基礎模型。Florence采用雙塔Transformer結構。文本采用12層Transformer，視覺采用SwinTransformer。通過來自互聯(lián)網(wǎng)的9億圖文對，采用UnifiedContrasiveLearning機制將圖文映射到相同空間中。其可處理的下游任務包括：圖文檢索、圖像分類、目標檢測、視覺對答以及動作識別。（2）自然語言處理（NLP）預訓練大模型LaMDALaMDA是谷歌在2021年發(fā)布的大規(guī)模自然語言對話模型。LaMDA的訓練過程分為預訓練與微調兩步。在預訓練階段，谷歌從公共數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中收集了，feed給LaMDA，讓其對自然語言有初步認識。到這一步通過輸入prompt能夠預測上下文，但是這種回答往往不夠準確，需要二次調優(yōu)。谷歌的做法是讓模型根據(jù)提問輸出多個回答，將這些回答輸入到分類器中，輸出回答結果的安全性Safety，敏感性Sensible。

英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產內容，其中AI是人工智能的簡稱，GC則是創(chuàng)作內容。AIGC可以包括各種形式的內容，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。

內容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產業(yè)有四個發(fā)展階段：

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

用戶生成內容（User-Generated Generated Content)

   AI輔助生產內容（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，可以支持AI插畫，文字生成配套視頻等常見應用場景。 人類的語言，人類的智能是如此的復雜，以至于我們的研究還并未觸及其導向本質的外延部分的邊沿。

    例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數(shù)學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學學科。這類“機器學習”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經(jīng)驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機特別難學會的就是“頓悟”。 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。廈門互聯(lián)網(wǎng)AIGC

大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班的根據(jù)輸入產生輸出。企業(yè)AIGC優(yōu)缺點

    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未公開論文等技術資料。大多數(shù)的技術原理分析是基于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果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維方式，回答的問題更符合人類對話。ChatGPT原理：舉個簡單的例子進行說明，公司員工收到領導安排任務，需完成一項工作匯報的PPT。當員工完成工作PPT制作時，去找領導匯報，領導在看后認為不合格，但是沒有清楚的指出問題在哪。員工在收到反饋后，不斷思考，從領導的思維方式出發(fā)，重新修改PPT，提交領導查看。通過以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會更符合領導思維方式。而如果領導在旗艦次查看時，直接告訴員工哪里有問題，該怎樣修改。 企業(yè)AIGC優(yōu)缺點