企業(yè)AIGC案例

    例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，可見復雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。通常，“機器學習”的數學基礎是“統(tǒng)計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題并積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續(xù)型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創(chuàng)造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機特別難學會的就是“頓悟”。 霍金斯認為，從人工智能到神經網絡，早先復制人類智能的努力無一成功，究其原因。企業(yè)AIGC案例

英文全稱是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能來生產內容，其中AI是人工智能的簡稱，GC則是創(chuàng)作內容。AIGC可以包括各種形式的內容，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。

內容創(chuàng)作(GC)的生態(tài)產業(yè)有四個發(fā)展階段：

行家生成內容（Professionally-Generated Content。PGC)

用戶生成內容（User-Generated Generated Content)

   AI輔助生產內容（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，可以支持AI插畫，文字生成配套視頻等常見應用場景。 南平AIGC運營從而控制環(huán)境溫度.這項對反饋 回路的研究重要性在于：WIENER理論上指出所有的智能活動都是反饋機制的結果。

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應用至圖像分類任務，此后Transformer開始在CV領域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer，后續(xù)與標準的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過將人類先驗經驗知識引入網絡結構設計，獲得了更快的收斂速度、更低的計算代價、更多的特征尺度、更強的泛化能力，能夠更好地學習和編碼數據中蘊含的知識，正在成為視覺領域的基礎網絡架構。以ViT為代替的視覺大模型賦予了AI感知、理解視覺數據的能力，助力AIGC發(fā)展。2、預訓練大模型雖然過去各種模型層出不窮，但是生成的內容偏簡單且質量不高，遠不能夠滿足現(xiàn)實場景中靈活多變以高質量內容生成的要求。預訓練大模型的出現(xiàn)使AIGC發(fā)生質變，諸多問題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態(tài)領域成果頗豐，并如下表的經典模型。

    短視頻策劃：AIGC可以利用計算機數據算法和圖像處理技術，自動生成短視頻拍攝的腳本，生成對應的參考樣片，也可以從大量的素材中選取的片段，并進行自動剪輯和編輯，以快速生成吸引人的短視頻內容。廣告創(chuàng)意：AIGC可以利用計算機視覺和圖像識別算法，分析大量的圖像和視頻數據，從中提取特征并生成創(chuàng)意性的廣告內容。它可以根據目標受眾的喜好和需求，自動生成個性化的廣告，并優(yōu)化廣告投放效果。游戲設計：AIGC可以在游戲設計過程中發(fā)揮重要作用。它可以幫助游戲開發(fā)人員創(chuàng)建智能的虛擬角色和敵對AI，增強游戲的可玩性和挑戰(zhàn)性。同時，AIGC還可以分析玩家行為和反饋數據，提供個性化的游戲體驗，優(yōu)化游戲關卡設計和平衡性。教育內容：AIGC可以為教育領域帶來許多創(chuàng)新。它可以根據學生的學習情況和興趣，生成個性化的教學內容和練習題，提供定制化的學習路徑和反饋。 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。

    AIGC的中心技術有哪些？（1）變分自編碼（VariationalAutoencoder，VAE）變分自編碼器是深度生成模型中的一種，由Kingma等人在2014年提出，與傳統(tǒng)的自編碼器通過數值方式描述潛空間不同，它以概率方式對潛在空間進行觀察，在數據生成方面應用價值較高。VAE分為兩部分，編碼器與解碼器。編碼器將原始高維輸入數據轉換為潛在空間的概率分布描述；解碼器從采樣的數據進行重建生成新數據。VAE模型（2）生成對抗網絡（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成對抗網絡，成為早期出名的生成模型。GAN使用零和博弈策略學習，在圖像生成中應用普遍。以GAN為基礎產生了多種變體，如DCGAN，StytleGAN，CycleGAN等。GAN模型GAN包含兩個部分：生成器：學習生成合理的數據。對于圖像生成來說是給定一個向量，生成一張圖片。其生成的數據作為判別器的負樣本。判別器：判別輸入是生成數據還是真實數據。網絡輸出越接近于0，生成數據可能性越大；反之，真實數據可能性越大。 所謂智能，就是人腦比較過去、預測未來的能力。福建公司AIGC案例

盡管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發(fā)展.新的技術在日本被開發(fā)出來，如在美國原創(chuàng)的模糊邏輯。企業(yè)AIGC案例

    AIGC概念未來的發(fā)展趨勢！想要投資AIGC概念，得先弄懂它的投資邏輯，不然相當于跟風盲目炒股罷了。AIGC全稱為AIGeneratedContent,即人工智能生產的內容,認為是繼PGC、UGC之后的新型內容創(chuàng)作方式。因此AIGC概念股，就是業(yè)務涉及這一范圍的投資。在技術上，AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。在市場需求上，由于，人工智能、關聯(lián)數據和語義網絡構建了形成全新格局，相關消費需求高速增長。傳統(tǒng)的UGC\PGC內容生成方式將落后于現(xiàn)有需求，而AIGC技術的將成為新的內容生產方式，更被認為是元宇宙和。另外，有關機構預測，未來五年內生成性AI所創(chuàng)造的數據可占到所有已生產數據的10%，市場空間廣闊。目前AIGC已成為硅谷嶄新熱門方向，國內一級市場、互聯(lián)網大廠等對AIGC應用關注度也在快速提升中。因此，AIGC概念股或將迎來嶄新的投資機會。 企業(yè)AIGC案例