企業(yè)AIGC優(yōu)缺點(diǎn)

    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在娛樂行業(yè)應(yīng)用全員娛樂：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，通過文本輸入提示語生成，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)星太陽能電池板可伸縮折翼機(jī)構(gòu)”通過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。 人工智能只是一個(gè)虛構(gòu)的概念。企業(yè)AIGC優(yōu)缺點(diǎn)

    簡(jiǎn)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(gè)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(hào)方法和邏輯方法，一些則是子符號(hào)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(gè)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(gè)系統(tǒng)中包含符號(hào)和子符號(hào)部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng)，而對(duì)這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級(jí)控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級(jí)別的子符號(hào)AI的傳統(tǒng)符號(hào)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(gè)早期的分級(jí)系統(tǒng)計(jì)劃。 企業(yè)AIGC優(yōu)缺點(diǎn)當(dāng)越來越多的程序涌現(xiàn)時(shí)，MCCARTHY正忙于一個(gè)AI史上的突破.

    諸如我們熟知的聊天對(duì)話模型ChatGPT，基于。計(jì)算機(jī)視覺（CV）預(yù)訓(xùn)練大模型自然語言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練大模型多模態(tài)預(yù)訓(xùn)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(jì)算機(jī)視覺（CV）預(yù)訓(xùn)練大模型FlorenceFlorence是微軟在2021年11月提出的視覺基礎(chǔ)模型。Florence采用雙塔Transformer結(jié)構(gòu)。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(duì)，采用UnifiedContrasiveLearning機(jī)制將圖文映射到相同空間中。其可處理的下游任務(wù)包括：圖文檢索、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、視覺對(duì)答以及動(dòng)作識(shí)別。（2）自然語言處理（NLP）預(yù)訓(xùn)練大模型LaMDALaMDA是谷歌在2021年發(fā)布的大規(guī)模自然語言對(duì)話模型。LaMDA的訓(xùn)練過程分為預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)兩步。在預(yù)訓(xùn)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(duì)自然語言有初步認(rèn)識(shí)。到這一步通過輸入prompt能夠預(yù)測(cè)上下文，但是這種回答往往不夠準(zhǔn)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(gè)回答，將這些回答輸入到分類器中，輸出回答結(jié)果的安全性Safety，敏感性Sensible。

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(jiǎn)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(yīng)用范圍非常普遍，目前AIGC主要運(yùn)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(gè)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(yīng)用場(chǎng)景。 人類的語言，人類的智能是如此的復(fù)雜，以至于我們的研究還并未觸及其導(dǎo)向本質(zhì)的外延部分的邊沿。

    例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的，如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因此當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)學(xué)”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科。這類“機(jī)器學(xué)習(xí)”對(duì)“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識(shí)，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時(shí)，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會(huì)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會(huì)創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計(jì)算機(jī)特別難學(xué)會(huì)的就是“頓悟”。 通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什么.同時(shí)期另一項(xiàng)成果是PROLOGE語言，于1972年提出。廈門互聯(lián)網(wǎng)AIGC

大腦不是計(jì)算機(jī)，不會(huì)亦步亦趨、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出。企業(yè)AIGC優(yōu)缺點(diǎn)

    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，ChatGPT通過HFRL來學(xué)習(xí)什么是好的回答，而不是通過有監(jiān)督的問題-答案式的訓(xùn)練直接給出結(jié)果。通過HFRL，ChatGPT能夠模仿人類的思維方式，回答的問題更符合人類對(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，但是沒有清楚的指出問題在哪。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題，該怎樣修改。 企業(yè)AIGC優(yōu)缺點(diǎn)