龍巖什么是AIGC弊端

    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(guò)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(tái)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(chǎng)景化、垂直化、定制化的應(yīng)用模型或工具。在AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景中基于大模型抽取出個(gè)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(chǎng)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(tái)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(chǎng)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^(guò)網(wǎng)頁(yè)、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。1955年末，NEWELL和SIMON做了一個(gè)名為"邏輯行家"（LOGIC THEORIST）的程序.龍巖什么是AIGC弊端

    AIGC助力內(nèi)容分發(fā)，緩解人類壓力在內(nèi)容分發(fā)環(huán)節(jié)，AI除了常見(jiàn)的個(gè)性化內(nèi)容推薦外，也在逐步開拓全新應(yīng)用場(chǎng)景，如虛擬人主播，以視頻或直播的形式發(fā)放內(nèi)容，打造沉浸式體驗(yàn)。如新華社數(shù)字記者“小諍”、央視網(wǎng)虛擬主播“小C”、阿里巴巴數(shù)字人“冬冬”、百度智能云AI手語(yǔ)主播等等，在未來(lái)，AI虛擬主播可能發(fā)展成媒體行業(yè)的標(biāo)配。2、AIGC+電商行業(yè)自網(wǎng)絡(luò)電商出現(xiàn)以來(lái)，社會(huì)的很多方面都被改變了，電商企業(yè)既是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的受益者，也在推動(dòng)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中扮演關(guān)鍵角色。自十年前網(wǎng)絡(luò)直播出現(xiàn)，帶動(dòng)帶貨模式變革以來(lái)，各大企業(yè)都在或多或少的面臨轉(zhuǎn)型問(wèn)題。在數(shù)字世界和物理世界快速融合的當(dāng)下，AIGC走在時(shí)代前沿，可以賦能電商行業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域，可能帶來(lái)新一輪的行業(yè)變革。、AIGC助力商品建模，改善購(gòu)物體驗(yàn)對(duì)比傳統(tǒng)的購(gòu)物模式，網(wǎng)購(gòu)的一個(gè)典型問(wèn)題在于只能通過(guò)圖片了解商品，難以觀察到全貌，也讓以次充好的不法商家有機(jī)可乘。而AIGC技術(shù)可以通過(guò)視覺(jué)算法生成商品的三維模型，提供多方位視覺(jué)體驗(yàn)，節(jié)省溝通成本，改善用戶體驗(yàn)，促成用戶成交與轉(zhuǎn)化。除了三維建模，AIGC還有更高級(jí)的應(yīng)用方式，如阿里巴巴的每平每屋業(yè)務(wù)就利用AIGC技術(shù)，實(shí)現(xiàn)線上“商品放家中”的模擬展示效果。 龍巖公司AIGC為什么重要盡管經(jīng)歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復(fù)發(fā)展.新的技術(shù)在日本被開發(fā)出來(lái)，如在美國(guó)原創(chuàng)的模糊邏輯。

    AIGC在電商行業(yè)應(yīng)用在商品展示環(huán)節(jié)：AIGC生成3D模型用于商品展示和虛擬適用，提升線上購(gòu)物體驗(yàn)；在主播打造環(huán)節(jié)：打造虛擬主播，賦能直播帶貨；在交易場(chǎng)景環(huán)節(jié)：虛擬商城構(gòu)建，智能聊天機(jī)器人，賦能線上和線下秀場(chǎng)加速演變，為消費(fèi)者提供全新的購(gòu)物場(chǎng)景。4、AIGC在娛樂(lè)行業(yè)應(yīng)用全員娛樂(lè)：在圖像內(nèi)容生成應(yīng)用（人臉美妝、融合；黑白圖像上色、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、人像屬性變換）社交互動(dòng)：虛擬主播、虛擬網(wǎng)紅、聊天機(jī)器人、聊天互動(dòng)游戲。5、AIGC在其他行業(yè)應(yīng)用在教育行業(yè)：AIGC為教育工作者提供了豐富的教學(xué)工作與內(nèi)容素材。比如，在通過(guò)數(shù)字人生成技術(shù)，可對(duì)歷史人物進(jìn)行生成并與之對(duì)話，提升課堂互動(dòng)。再比如，通過(guò)ChatGPT生成創(chuàng)意性教學(xué)方案，提供更加普遍的授課思路。在工業(yè)行業(yè)：將AIGC技術(shù)融合工業(yè)設(shè)計(jì)軟件CAD，Solidworks中，通過(guò)文本輸入提示語(yǔ)生成，特定樣式的機(jī)構(gòu)模型供設(shè)計(jì)者參考。比如“設(shè)計(jì)一款衛(wèi)星太陽(yáng)能電池板可伸縮折翼機(jī)構(gòu)”通過(guò)AIGC模型生成3D設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)。AIGC在內(nèi)容生成行業(yè)的突破，將提升內(nèi)容創(chuàng)作者，設(shè)計(jì)師，工程師，教育工作者等各行業(yè)人員工作效率與質(zhì)量。同時(shí)，將加速企業(yè)數(shù)字化與智能化進(jìn)程。

    AIGC推動(dòng)創(chuàng)意落地，突破表達(dá)瓶頸雖然AI能幫助人類更好的釋放創(chuàng)意，但從劇本到熒幕仍是一段漫長(zhǎng)的距離。從創(chuàng)意到表達(dá)的跨越，AI可以保駕護(hù)航，幫助人類化不可能為可能。舉例來(lái)說(shuō)，當(dāng)前勞動(dòng)密集型的影視生產(chǎn)方式難以滿足觀眾對(duì)質(zhì)量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡達(dá)》令全球觀眾旗艦了解3D電影的魅力，此后沉浸式觀影體驗(yàn)成了影視產(chǎn)業(yè)鏈上共同的追求。為了滿足這種追求，影視特技與應(yīng)用呈現(xiàn)井噴式發(fā)展，但后期制作與渲染，復(fù)雜程度也都水漲船高，傳統(tǒng)的作業(yè)方式已經(jīng)難以為繼，而AI技術(shù)就有推動(dòng)變革的潛力。從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，影視特技行業(yè)的作業(yè)流程是極為繁瑣的，比如場(chǎng)景中的建模就需要從一草一木、一人一物開始，逐漸打造世界的雛形，再通過(guò)骨骼綁定和動(dòng)作設(shè)計(jì)讓模型活起來(lái)，之后的定分鏡、調(diào)燈光、鋪軌道、取鏡頭等等無(wú)不費(fèi)時(shí)費(fèi)力，后期的解算和渲染等工作同樣如此?？梢哉f(shuō)在影視工作的每個(gè)環(huán)節(jié)都有大量重復(fù)性工作或等待時(shí)間，無(wú)形中拖慢了工作節(jié)奏。因此現(xiàn)在就有企業(yè)致力于解封流程生產(chǎn)力，比如優(yōu)酷的“妙嘆”工具箱，在動(dòng)漫中實(shí)時(shí)渲染，幫助工作者實(shí)時(shí)把握效果或做出修改，節(jié)省了大量成本，減輕人員負(fù)擔(dān)，目前已被多家國(guó)漫企業(yè)采用。 霍金斯認(rèn)為，從人工智能到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，早先復(fù)制人類智能的努力無(wú)一成功，究其原因。

    ChatGPTChatGPT是美國(guó)OpenAI公司在2022年11月發(fā)布的智能對(duì)話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術(shù)資料。大多數(shù)的技術(shù)原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對(duì)話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強(qiáng)化學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略在AlphaGo中已經(jīng)展現(xiàn)出其強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力。簡(jiǎn)單的說(shuō)，ChatGPT通過(guò)HFRL來(lái)學(xué)習(xí)什么是好的回答，而不是通過(guò)有監(jiān)督的問(wèn)題-答案式的訓(xùn)練直接給出結(jié)果。通過(guò)HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維方式，回答的問(wèn)題更符合人類對(duì)話。ChatGPT原理：舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子進(jìn)行說(shuō)明，公司員工收到領(lǐng)導(dǎo)安排任務(wù)，需完成一項(xiàng)工作匯報(bào)的PPT。當(dāng)員工完成工作PPT制作時(shí)，去找領(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)，領(lǐng)導(dǎo)在看后認(rèn)為不合格，但是沒(méi)有清楚的指出問(wèn)題在哪。員工在收到反饋后，不斷思考，從領(lǐng)導(dǎo)的思維方式出發(fā)，重新修改PPT，提交領(lǐng)導(dǎo)查看。通過(guò)以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會(huì)更符合領(lǐng)導(dǎo)思維方式。而如果領(lǐng)導(dǎo)在旗艦次查看時(shí)，直接告訴員工哪里有問(wèn)題，該怎樣修改。 我們?nèi)绾尾拍苤圃斐稣嬲饬x上的智能機(jī)器——這樣的智能機(jī)器將不再只是對(duì)人類大腦的簡(jiǎn)單模仿。南平科技AIGC是什么

它應(yīng)該像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)？它是否需要軀體？龍巖什么是AIGC弊端

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團(tuán)隊(duì)提出，將Transformer應(yīng)用至圖像分類任務(wù)，此后Transformer開始在CV領(lǐng)域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對(duì)每個(gè)patch進(jìn)行線性變換得到固定長(zhǎng)度的向量送入Transformer，后續(xù)與標(biāo)準(zhǔn)的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎(chǔ)衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過(guò)將人類先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，獲得了更快的收斂速度、更低的計(jì)算代價(jià)、更多的特征尺度、更強(qiáng)的泛化能力，能夠更好地學(xué)習(xí)和編碼數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)，正在成為視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。以ViT為代替的視覺(jué)大模型賦予了AI感知、理解視覺(jué)數(shù)據(jù)的能力，助力AIGC發(fā)展。2、預(yù)訓(xùn)練大模型雖然過(guò)去各種模型層出不窮，但是生成的內(nèi)容偏簡(jiǎn)單且質(zhì)量不高，遠(yuǎn)不能夠滿足現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中靈活多變以高質(zhì)量?jī)?nèi)容生成的要求。預(yù)訓(xùn)練大模型的出現(xiàn)使AIGC發(fā)生質(zhì)變，諸多問(wèn)題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態(tài)領(lǐng)域成果頗豐，并如下表的經(jīng)典模型。 龍巖什么是AIGC弊端