南平AIGC優(yōu)缺點

    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。 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

    AIGC可以實現(xiàn)的功能：1.在藝術領域，參與內容共創(chuàng)；2.在傳媒領域，推動媒體融合轉型；3.在影視領域，參與制作全流程；4.在電商領域，推進虛實交融；5.在娛樂領域，提供發(fā)展動能；6.在博客領域，助力產業(yè)加快升級。AIGC可以實現(xiàn)什么功能1.在藝術領域AIGC可以參與美術、音樂、視頻、游戲等多領域的內容共創(chuàng)，拓展創(chuàng)作空間，不斷提升作品質量。2.在傳媒領域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，推動媒體融合轉型。3.在影視領域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)影視內容2D轉3D等，極大程度地降低了制作成本。4.在電商領域AIGC可以打造品牌電商主播，呈現(xiàn)商品的3D模型，構建虛擬商城等，逐步推進虛實交融，給消費者營造沉浸式體驗感。5.在娛樂領域AIGC可以推出虛擬偶像、虛擬網紅，降低翻車風險，擴展輻射邊界，提供發(fā)展動能。6.在播客領域AIGC正在不斷延伸內容創(chuàng)作的邊界，打破創(chuàng)作壁壘，助力產業(yè)加快升級。泉州軟件AIGC好處《人工智能的未來》：詮釋了智能的內涵，闡述了大腦工作的原理。

    應用：在擴散模型（diffusionmodel）的基礎上產生了多種令人印象深刻的應用，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。生成全景圖像產品與模型：在擴散模型的基礎上，各公司與研究機構開發(fā)出的代替產品如下：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網站向公眾開放，提供數量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務。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）對輸入數據重要性的不同而分配不同權重，其并行化處理的優(yōu)勢能夠使其在更大的數據集訓練，加速了GPT等預訓練大模型的發(fā)展。

    2022年2月28日，經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。 1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯行家"（LOGIC THEORIST）的程序.

    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。 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，帝金數據普數中心數據研究員WANG開發(fā)了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。作者發(fā)現(xiàn)，新數據分析方法給計算機學會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質上，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。這種途徑是數學賦予的，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。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“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學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發(fā)展史上，處處閃耀著數學大師們創(chuàng)造力的光輝。這些創(chuàng)造力以各種數學定理或結論的方式呈現(xiàn)出來，而數學定理的特點就是：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構。應該說，數學是單純、直白地反映著（至少一類）創(chuàng)造力模式的學科。 南平AIGC優(yōu)缺點