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南平AIGC優(yōu)缺點

來源: 發(fā)布時間:2024-04-28

    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(lǐng)導(dǎo)”所秉持的價值觀有很大關(guān)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(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。 他請他們到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究會".南平AIGC優(yōu)缺點

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    AIGC可以實現(xiàn)的功能:1.在藝術(shù)領(lǐng)域,參與內(nèi)容共創(chuàng);2.在傳媒領(lǐng)域,推動媒體融合轉(zhuǎn)型;3.在影視領(lǐng)域,參與制作全流程;4.在電商領(lǐng)域,推進虛實交融;5.在娛樂領(lǐng)域,提供發(fā)展動能;6.在博客領(lǐng)域,助力產(chǎn)業(yè)加快升級。AIGC可以實現(xiàn)什么功能1.在藝術(shù)領(lǐng)域AIGC可以參與美術(shù)、音樂、視頻、游戲等多領(lǐng)域的內(nèi)容共創(chuàng),拓展創(chuàng)作空間,不斷提升作品質(zhì)量。2.在傳媒領(lǐng)域AIGC可以采集信息、編輯文字、智能播報,實現(xiàn)人機協(xié)同生產(chǎn),推動媒體融合轉(zhuǎn)型。3.在影視領(lǐng)域AIGC能參與前期創(chuàng)作、中期拍攝、后期制作的全流程,整個過程中,AIGC可以創(chuàng)作劇本、合成虛擬背景、實現(xiàn)影視內(nèi)容2D轉(zhuǎn)3D等,極大程度地降低了制作成本。4.在電商領(lǐng)域AIGC可以打造品牌電商主播,呈現(xiàn)商品的3D模型,構(gòu)建虛擬商城等,逐步推進虛實交融,給消費者營造沉浸式體驗感。5.在娛樂領(lǐng)域AIGC可以推出虛擬偶像、虛擬網(wǎng)紅,降低翻車風(fēng)險,擴展輻射邊界,提供發(fā)展動能。6.在播客領(lǐng)域AIGC正在不斷延伸內(nèi)容創(chuàng)作的邊界,打破創(chuàng)作壁壘,助力產(chǎn)業(yè)加快升級。泉州軟件AIGC好處《人工智能的未來》:詮釋了智能的內(nèi)涵,闡述了大腦工作的原理。

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    應(yīng)用:在擴散模型(diffusionmodel)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應(yīng)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(chǔ)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(wù)。Imagen(GoogleResearch文本生成圖像)Imagen是2022年5月谷歌發(fā)布的文本到圖像的擴散模型,該模型目前不對外開放。用戶可通過輸入描述性文本,生成圖文匹配的圖像。StableDiffusion(StabilityAI文本生成圖像,代碼與模型開源)2022年8月,StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion,這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開源Diffusion模型,代碼與模型權(quán)重均向公眾開放。(4)Transformer2017年由谷歌提出,采用注意力機制(attention)對輸入數(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重,其并行化處理的優(yōu)勢能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,加速了GPT等預(yù)訓(xùn)練大模型的發(fā)展。

    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(wù),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,影視行業(yè)正全力提高產(chǎn)量,迭代技術(shù),導(dǎo)致整個行業(yè)的工業(yè)化程度逐漸提高,同時變得精細且復(fù)雜,同時人的局限性也逐漸凸顯。AI的應(yīng)用無疑可以降本增效,行業(yè)回歸本真。 1955年末,NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯行家"(LOGIC THEORIST)的程序.

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    大腦模擬主條目:控制論和計算神經(jīng)科學(xué)20世紀40年代到50年代,許多研究者探索神經(jīng)病學(xué),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(luò)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(xué)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(xué),斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院,而各自有孑立的研究風(fēng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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。 1957年一個新程序,"通用解題機"(GPS)的旗艦個版本進行了測試.這個程序是由制作"邏輯行家" 同一個組開發(fā)。南平AIGC前景

意識和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應(yīng)該怎樣去制造智能機器呢?南平AIGC優(yōu)缺點

    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(dǎo)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(xué)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(xué)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(xué)家們應(yīng)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(xué)的時候,作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認識。數(shù)學(xué)簡潔,清晰,可靠性、模式化強。在數(shù)學(xué)的發(fā)展史上,處處閃耀著數(shù)學(xué)大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數(shù)學(xué)定理或結(jié)論的方式呈現(xiàn)出來,而數(shù)學(xué)定理的特點就是:建立在一些基本的概念和公理上,以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說,數(shù)學(xué)是單純、直白地反映著(至少一類)創(chuàng)造力模式的學(xué)科。 南平AIGC優(yōu)缺點