寧德企業(yè)AIGC案例

    AIGC未來趨勢2023年無疑是AIGC元年，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，AIGC將會涵蓋更普遍的主題和領(lǐng)域，應(yīng)用場景拓展將進(jìn)一步拓展，AIGC的未來充滿無限可能。在未來，AIGC技能將成為每位職場人生存于職場的必備技能，也將成為職場競爭力的重要標(biāo)志，具備這些技能的人才可以更好地適應(yīng)新興行業(yè)和新興崗位，并且有更多機(jī)會獲得高薪、高福利、高晉升機(jī)會，職場人都將借助AI進(jìn)行更高效的工作，將幫助職場人士更好地應(yīng)對未來職場的挑戰(zhàn)。但是，要想真正掌握AIGC技能并在職場中取得成功，并不是一件容易的事情。首先你需要掌握AI人工智能軟件的應(yīng)用技巧，如何讓AI人工智能軟件為你所用，幫助你進(jìn)行工作，提升工作效率；其次需要具備良好的溝通與團(tuán)隊(duì)合作能力，在與其他部門或同事合作時(shí)可以更好地運(yùn)用AI技術(shù)解決問題；結(jié)尾還需要具備創(chuàng)新思維和敢于嘗試新事物的勇氣，在不斷嘗試中積累經(jīng)驗(yàn)并不斷提升自己。想要具備以上能力與技巧，由娛樂資本論與華龍數(shù)字藝術(shù)實(shí)訓(xùn)基地強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，應(yīng)勢而生，隆重推出一門新課程——“AIGC新媒體運(yùn)營”訓(xùn)練營課程，是你的選擇。 以人類的智慧創(chuàng)造出堪與人類大腦相平行的機(jī)器腦（人工智能），對人類來說是一個極具誘惑的領(lǐng)域。寧德企業(yè)AIGC案例

    簡單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨(dú)的問題和找出有用且可驗(yàn)證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時(shí)也給研究者提供一個與其他領(lǐng)域溝通的共同語言--如決策論和經(jīng)濟(jì)學(xué)（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被普遍接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計(jì)出一些系統(tǒng)來處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個系統(tǒng)中包含符號和子符號部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng)，而對這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級別的子符號AI的傳統(tǒng)符號AI提供橋梁，同時(shí)放寬了規(guī)劃和世界建模的時(shí)間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個早期的分級系統(tǒng)計(jì)劃。 人工智能 AIGC費(fèi)用他請他們到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究會".從那時(shí)起，這個領(lǐng)域被命名為 "人工智能".

    在沉淀累積階段（1990s~2010s）AIGC逐漸從實(shí)驗(yàn)性轉(zhuǎn)向?qū)嵱眯裕?006年深度學(xué)習(xí)算法取得進(jìn)展，同時(shí)GPU和CPU等算力設(shè)備日益精進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，為各類人工智能算法提供了海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。2007年出版了首部由AIGC創(chuàng)作的小說《在路上》（ITheRoad），2012年微軟展示了全自動同聲傳譯系統(tǒng)，主要基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），自動將英文講話內(nèi)容通過語音識別等技術(shù)生成中文。在快速發(fā)展階段（2010s~至今）2014年深度學(xué)習(xí)算法“生成式對抗網(wǎng)絡(luò)”（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）推出并迭代更新，助力AIGC新發(fā)展。2017年微軟人工智能少年“小冰”推出世界首部由人工智能寫作的詩集《陽光失了玻璃窗》，2018年NVIDIA(英偉達(dá))發(fā)布StyleGAN模型可自動生成圖片，2019年DeepMind發(fā)布DVD-GAN模型可生成連續(xù)視頻。2021年OpenAI推出DALL-E并更新迭代版本DALL-E-2，主要用于文本、圖像的交互生成內(nèi)容。2023年AIGC入世元年而2023年更像是AIGC入世元年，AIGC相關(guān)的話題爆破式的出現(xiàn)在了朋友圈、微博、抖音等社交媒體，正式被大眾所關(guān)注。

    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(jì)算機(jī)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(dāng)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(jì)算機(jī)可以擁有的“能力”。從此，計(jì)算機(jī)不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造。計(jì)算機(jī)學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計(jì)算機(jī)過于的操作能力，否則計(jì)算機(jī)真的有一天會“反捕”人類。當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時(shí)候，作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認(rèn)識。數(shù)學(xué)簡潔，清晰，可靠性、模式化強(qiáng)。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(diǎn)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(dá)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。 大腦是一個龐大的記憶系統(tǒng)，儲存著程度上反映世界真實(shí)結(jié)構(gòu)的經(jīng)驗(yàn)，能夠記憶事件的前后順序及其相互關(guān)系。

    AIGC+資訊行業(yè)在信息化時(shí)代，社會中充斥著各種資訊，同時(shí)這些資訊也有高標(biāo)準(zhǔn)、需求大、時(shí)效強(qiáng)等特點(diǎn)。自2014年起，AIGC已開始用于新聞資訊領(lǐng)域，因此資訊行業(yè)是AIGC商業(yè)化相對成熟的賽道。、AIGC輔助信息收集，打造堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)精良的新聞產(chǎn)出必定需要全部、高效、準(zhǔn)確的信息收集與整理的基礎(chǔ)上。按照傳統(tǒng)的業(yè)模式，工作人員需要親臨現(xiàn)場，通過各種手段才能獲得足夠且扎實(shí)的信息?，F(xiàn)在的AI已經(jīng)能對該環(huán)節(jié)高效賦能，例如科大訊飛的AI轉(zhuǎn)寫工具可以幫助記者實(shí)時(shí)生成文稿，自動撰寫提綱、精簡語句等，進(jìn)而提高工作效率，保證特別終產(chǎn)出的時(shí)效性。除幫助獲取一手信息外，AI也可以幫助精確檢索二手信息，收集素材。在高性能的AIGC工具如ChatGPT出現(xiàn)后，就可以像常人對話一樣直接提問并獲得答案。雖然難免還是會有這樣那樣的問題，但作為工具而言，AIGC的意義已經(jīng)非常明顯了。、AIGC支持資訊生成，實(shí)現(xiàn)高效產(chǎn)出在資訊寫作等生成環(huán)節(jié)，基于自然語言生成和自然語言處理技術(shù)，AIGC已經(jīng)逐步得到從業(yè)者和消費(fèi)者的認(rèn)可，因此有不少企業(yè)積極參與其中。以產(chǎn)出數(shù)量為例，雅虎等外媒合作的AutomatedInsights，其撰稿工具Wordsmith能在一分鐘內(nèi)生成兩千條新聞。 他請他們到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究會".龍巖搜狗AIGC用處

《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。寧德企業(yè)AIGC案例

    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)。寧德企業(yè)AIGC案例