龍巖AIGC概念

    借助AIGC技術，根據(jù)輸入的指令，自動生成符合要求的文章、項目文案、活動方案、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術，可以實現(xiàn)自動圖像生成，如風景、建筑和角色設計，提高創(chuàng)作效率。智能角色表現(xiàn):使得虛擬角色能夠擁有智能的行為表現(xiàn)，讓游戲和虛擬現(xiàn)實體驗更加生動逼真。自然語言處理:可以理解和處理自然語言，實現(xiàn)智能對話和語音識別。虛擬現(xiàn)實體驗:結合計算機圖形學技術，創(chuàng)造出身臨其境的虛擬現(xiàn)實體驗，如虛擬旅游、虛擬培訓和心理醫(yī)療等方面。AIGC應用場景新聞報道：AIGC可以通過自然語言處理和機器學習技術，幫助新聞機構分析海量的新聞數(shù)據(jù)，提供實時的信息監(jiān)測和事件預測能力。它還可以生成自動摘要、分類和標記新聞文章，輔助記者進行快速信息篩選和挖掘。新媒體運營：AIGC可以通過分析社交媒體數(shù)據(jù)和用戶行為模式，幫助企業(yè)和機構優(yōu)化其社交媒體運營策略。它可以識別熱門話題和趨勢，推薦合適的內(nèi)容發(fā)布時間和方式，并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。 1963年MIT從美國得到一筆220萬美元的資助，用于研究機器輔助識別.這筆資助來自，高級研究計劃署。。龍巖AIGC概念

    1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題，并提出了“人工智能”這一術語，它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術的一個完美表現(xiàn)。從1956年正式提出人工智能學科算起，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?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經(jīng)作出了汽車、火車、飛機和收音機等等，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？我們也只知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數(shù)十億個神經(jīng)細胞組成的感官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下困難的事情了。當計算機出現(xiàn)后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數(shù)科學家為這個目標努力著。 福建bilibiliAIGCAI可以從不確定的條件作出決策；還有神經(jīng)網(wǎng)絡，被視為實現(xiàn)人工智能的可能途徑。

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。

    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，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相關技術的后續(xù)發(fā)展。3、AIGC+影視行業(yè)隨著虛擬技術的逐步到來，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，導致整個行業(yè)的工業(yè)化程度逐漸提高，同時變得精細且復雜，同時人的局限性也逐漸凸顯。AI的應用無疑可以降本增效，行業(yè)回歸本真。 以人類的智慧創(chuàng)造出堪與人類大腦相平行的機器腦（人工智能），對人類來說是一個極具誘惑的領域。

    計算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡和聯(lián)結主義.這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。統(tǒng)計學法90年代，人工智能研究發(fā)展出復雜的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作（如數(shù)學，經(jīng)濟或運籌學）?！案镄隆焙汀癗EATS的成功”。有人批評這些技術太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。 而從一個語言研究者的角度來看，要讓機器與人之間自由交流那是相當困難的，是一個永無答案的問題。。漳州什么是AIGC

保證美國在技術進步上帶領于蘇聯(lián).這個計劃吸引了來自全世界的計算機科學家，加快了AI研究的發(fā)展步伐.龍巖AIGC概念

    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(diào)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(diào)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。龍巖AIGC概念