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莆田什么是AIGC前景

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-01-05

    AIGC技術(shù)與應(yīng)用近期,短視頻平臺(tái)上火爆的“AI繪畫”,在各大科技平臺(tái)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(gè)概念均來自同一個(gè)領(lǐng)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(yīng)用價(jià)值?本文將重點(diǎn)關(guān)注三個(gè)方面:1、AIGC中心技術(shù)與原理2、AIGC典型應(yīng)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(dòng)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(gè)問題進(jìn)行回答,首先,從技術(shù)層面AIGC可分為三個(gè)層次,分別為:1、智能數(shù)字內(nèi)容孿生:簡單的說,將數(shù)字內(nèi)容從一個(gè)維度映射到另一個(gè)維度。與生成有什么關(guān)系呢?因?yàn)榱硪粋€(gè)維度內(nèi)容不存在所以需要生成。內(nèi)容孿生主要分為內(nèi)容的增強(qiáng)與轉(zhuǎn)譯。增強(qiáng)即對數(shù)字內(nèi)容修復(fù)、去噪、細(xì)節(jié)增強(qiáng)等。轉(zhuǎn)譯即對數(shù)字內(nèi)容轉(zhuǎn)換如翻譯等。該技術(shù)旨在將現(xiàn)實(shí)世界中的內(nèi)容進(jìn)行智能增強(qiáng)與智能轉(zhuǎn)譯,更好的完成現(xiàn)實(shí)世界到數(shù)字世界映射。例如,我們拍攝了一張低分辨率的圖片,通過智能增強(qiáng)中的圖像超分可對低分辨率進(jìn)行放大,同時(shí)增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息,生成高清圖。再比如。 從圖靈影響深遠(yuǎn)的奠基性研究到機(jī)器人和新人工智能的飛躍。莆田什么是AIGC前景

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    AIGC協(xié)助劇本創(chuàng)作,釋放創(chuàng)意潛力通過對海量精良劇本的學(xué)習(xí),AI能根據(jù)特定需求快速生成不同風(fēng)格或架構(gòu)的劇本,在極大提高工作者工作效率的同時(shí),AI也在激發(fā)創(chuàng)意,幫助產(chǎn)出更精良的作品。事實(shí)上,將AI引入劇本創(chuàng)作的做法早已有之。2016年,紐約大學(xué)研發(fā)的AI在學(xué)習(xí)了幾十部經(jīng)典科幻電影劇本后成功編寫了劇本《陽春》以及一段配樂歌詞。經(jīng)過修改、調(diào)整后的成品只有區(qū)區(qū)八分鐘,內(nèi)容也平平無奇,但《陽春》在各大視頻網(wǎng)站特別終收獲的百萬級播放量依然證明外界對AI創(chuàng)作的興趣很大。2020年,GPT-3被用于創(chuàng)作一個(gè)短劇,再次引發(fā)普遍關(guān)注。通過這些早期試驗(yàn)可以看出AI在劇本創(chuàng)作方面的潛力,但要真正將其轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,還要AI更貼合具體的應(yīng)用場景,做針對性訓(xùn)練,并結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求開發(fā)或定制功能。海外一些影視公司如FinalWrite和Logline等都偏向垂直式工具,國內(nèi)的海馬輕帆公司深耕中文劇本、小說、IP等領(lǐng)域,也已經(jīng)收獲百萬級用戶。 bilibiliAIGC弊端這個(gè)項(xiàng)目目的是研制一種能完成許多戰(zhàn)地任務(wù)的機(jī)器人。由于項(xiàng)目缺陷和成功無望,PENTAGON停止了項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)。

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    那么,下一次員工所做的PPT很大概率還是不符合要求,因?yàn)?,沒有反饋思考,沒有HFRL,自然不會(huì)做出符合要求的工作。ChatGPT亦是如此。ChatGPT能夠回答出好的問題與它的“領(lǐng)導(dǎo)”所秉持的價(jià)值觀有很大關(guān)系。因此,你的“點(diǎn)踩”可能會(huì)影響ChatGPT的回答。ChatGPT的斐然特點(diǎn)如下:(3)多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型CLIP(OpenAI)2021年美國OpenAI公司發(fā)布了跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型CLIP,該模型采用從互聯(lián)網(wǎng)收集的4億對圖文對。采用雙塔模型與比對學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式進(jìn)行訓(xùn)練。CLIP的英文全稱是ContrastiveLanguage-ImagePre-training,即一種基于對比文本-圖像對的預(yù)訓(xùn)練方法或者模型。簡單說,CLIP將圖片與圖片描述一起訓(xùn)練,達(dá)到的目的:給定一句文本,匹配到與文本內(nèi)容相符的圖片;給定一張圖片,匹配到與圖片相符的文本。

    AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些?1、基礎(chǔ)層(模型服務(wù))基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施。由于開發(fā)預(yù)訓(xùn)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(jī)構(gòu)主導(dǎo)。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?;A(chǔ)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(fèi);另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺(tái)收取費(fèi)用。2、中間層(2B)該層與基礎(chǔ)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(jìn)行改進(jìn)、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應(yīng)用模型或工具。在AIGC的應(yīng)用場景中基于大模型抽取出個(gè)性化、定制化的應(yīng)用模型或工具滿足行業(yè)需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發(fā)的二次元風(fēng)格圖像生成器,滿足特定行業(yè)場景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎(chǔ)層保持一致,分別為接口調(diào)用費(fèi)與平臺(tái)軟件費(fèi)。3、應(yīng)用層(2C)應(yīng)用層主要基于基礎(chǔ)層與中間層開發(fā),面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應(yīng)用層更加關(guān)注用戶的需求,將AIGC技術(shù)切實(shí)融入用戶需求,實(shí)現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地??梢酝ㄟ^網(wǎng)頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。從而控制環(huán)境溫度.這項(xiàng)對反饋 回路的研究重要性在于:WIENER理論上指出所有的智能活動(dòng)都是反饋機(jī)制的結(jié)果。

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    1956年夏季,以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì),共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題,并提出了“人工智能”這一術(shù)語,它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。IBM公司“深藍(lán)”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個(gè)完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起,50多年來,取得長足的發(fā)展,成為一門普遍的交叉和前沿科學(xué)??偟恼f來,人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器,那就必須知道什么是思考,更進(jìn)一步講就是什么是智慧。什么樣的機(jī)器才是智慧的呢?科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機(jī)和收音機(jī)等等,它們模仿我們身體感官的功能,但是能不能模仿人類大腦的功能呢?我們也只知道這個(gè)裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成的感官,我們對這個(gè)東西知之甚少,模仿它或許是天下困難的事情了。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后,人類開始真正有了一個(gè)可以模擬人類思維的工具,在以后的歲月中,無數(shù)科學(xué)家為這個(gè)目標(biāo)努力著。 到1985年美國有一百多個(gè)公司生產(chǎn)機(jī)器視覺系統(tǒng),銷售額共達(dá)8千萬美元.莆田什么是AIGC前景

通過分析這些信 息,可以推斷出圖像可能是什么.同時(shí)期另一項(xiàng)成果是PROLOGE語言,于1972年提出。莆田什么是AIGC前景

    人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括:知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個(gè)長久以來仍沒有結(jié)論的問題是:是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣,人類生物學(xué)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(hào)表達(dá),如詞和想法?還是需要“子符號(hào)”的處理?JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能)的概念,也提議人工智能應(yīng)歸類為SYNTHETICINTELLIGENCE,這個(gè)概念后來被某些非GOFAI研究者采納。 莆田什么是AIGC前景