那么，下一次員工所做的PPT很大概率還是不符合要求，因為，沒有反饋思考，沒有HFRL，自然不會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“領導”所秉持的價值觀有很大關系。因此，你的“點踩”可能會影響ChatGPT的回答。ChatGPT的斐然特點如下：（3）多模態(tài)預訓練大模型CLIP（OpenAI）2021年美國OpenAI公司發(fā)布了跨模態(tài)預訓練大模型CLIP，該模型采用從互聯(lián)網收集的4億對圖文對。采用雙塔模型與比對學習訓練方式進行訓練。CLIP的英文全稱是ContrastiveLanguage-ImagePre-training，即一種基于對比文本-圖像對的預訓練方法或者模型。簡單說，CLIP將圖片與圖片描述一起訓練，達到的目的：給定一句文本，匹配到與文本內容相符的圖片；給定一張圖片，匹配到與圖片相符的文本。 所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。福州谷歌AIGC案例

    大腦模擬主條目：控制論和計算神經科學20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經病學，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絡構造的初步智能，如。這些研究者還經常在普林斯頓大學和英國的RATIOCLUB舉行技術協(xié)會會議.直到1960，大部分人已經放棄這個方法，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，符號方法在小型證明程序上模擬高級思考有很大的成就。基于控制論或神經網絡的方法則置于次要。60~70年代的研究者確信符號方法可以成功創(chuàng)造強人工智能的機器，同時這也是他們的目標。 福州谷歌AIGC案例而反饋機制是有可能用機器模擬的.這項發(fā)現(xiàn)對早期AI的發(fā)展影響很大。

    【應用】：圖像生成（AI繪畫）、文本生成（AI寫作、ChatBot）、視頻生成、多模態(tài)生成等。從生成內容層面AIGC可分為五個方面：1、文本生成基于NLP的文本內容生成根據(jù)使用場景可分為非交互式與交互式文本生成。非交互式文本生成包括摘要/標題生成、文本風格遷移、文章生成、圖像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天機器人、文本交互游戲等?！敬硇援a品或模型】：JasperAI、、ChatGPT、Bard、AIdungeon等。2、圖像生成圖像生成根據(jù)使用場可分為圖像編輯修改與圖像自主生成。圖像編輯修改可應用于圖像超分、圖像修復、人臉替換、圖像去水印、圖像背景去除等。圖像自主生成包括端到端的生成，如真實圖像生成卡通圖像、參照圖像生成繪畫圖像、真實圖像生成素描圖像、文本生成圖像等?！敬硇援a品或模型】：EditGAN，Deepfake，DALL-E、MidJourney、StableDiffusion，文心一格等。3、音頻生成音頻生成技術較為成熟，在C端產品中也較為常見，如語音克隆，將人聲1替換為人聲2。還可應用于文本生成特定場景語音，如數(shù)字人播報、語音客服等。此外，可基于文本描述、圖片內容理解生成場景化音頻、樂曲等?！敬硇援a品或模型】：DeepMusic、WaveNet、DeepVoice、MusicAutoBot等。

    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，但它能夠學習，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網絡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”。 意識和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應該怎樣去制造智能機器呢？

    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。 150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發(fā)組上.福州谷歌AIGC案例

人工智能技術接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智能設備經受了打仗的檢驗。福州谷歌AIGC案例

    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)意等各種內容。必應搜索利用了先進的自然語言處理（NLP）和生成技術，能夠理解和回答用戶的各種問題和請求，同時提供相關的網頁搜索結果、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流的可能性和潛力。三.AIGC中心技術隨著自然語言處理（NLP）技術和擴散模型（DiffusionModel）的發(fā)展，人工智能已經不再作為內容創(chuàng)造的輔助工具，而是可以創(chuàng)造生成內容。自然語言處理技術是實現(xiàn)人與計算機之間如何通過自然語言進行交互的手段。它融合了語言學、計算機學和數(shù)學，使得計算機可以理解自然語言，提取信息并自動翻譯、分析和處理。 福州谷歌AIGC案例