泉州企業(yè)AIGC前景

    AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎層（模型服務）基礎層為采用預訓練大模型搭建的基礎設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術門檻高、投入成本高，因此，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、。基礎層的產(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；另一種為基于基礎設施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用。2、中間層（2B）該層與基礎層的特別主要區(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進行改進、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎上開發(fā)的場景化、垂直化、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應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)模式與基礎層保持一致，分別為接口調(diào)用費與平臺軟件費。3、應用層（2C）應用層主要基于基礎層與中間層開發(fā)，面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應用層更加關注用戶的需求，將AIGC技術切實融入用戶需求，實現(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)。NORBERT WIENER是期初研究反饋理論的美國人之一。泉州企業(yè)AIGC前景

    應用：在擴散模型（diffusionmodel）的基礎上產(chǎn)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(chǎn)品與模型：在擴散模型的基礎上，各公司與研究機構(gòu)開發(fā)出的代替產(chǎn)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(wǎng)站向公眾開放，提供數(shù)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(quán)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(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重，其并行化處理的優(yōu)勢能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓練，加速了GPT等預訓練大模型的發(fā)展。 南平人工智能 AIGC案例當越來越多的程序涌現(xiàn)時，MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破.

    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除了常見的個性化內(nèi)容推薦外，也在逐步開拓全新應用場景，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。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手語主播等等，在未來，AI虛擬主播可能發(fā)展成媒體行業(yè)的標配。2、AIGC+電商行業(yè)自網(wǎng)絡電商出現(xiàn)以來，社會的很多方面都被改變了，電商企業(yè)既是網(wǎng)絡時代的受益者，也在推動社會發(fā)展進程中扮演關鍵角色。自十年前網(wǎng)絡直播出現(xiàn)，帶動帶貨模式變革以來，各大企業(yè)都在或多或少的面臨轉(zhuǎn)型問題。在數(shù)字世界和物理世界快速融合的當下，AIGC走在時代前沿，可以賦能電商行業(yè)的多個領域，可能帶來新一輪的行業(yè)變革。、AIGC助力商品建模，改善購物體驗對比傳統(tǒng)的購物模式，網(wǎng)購的一個典型問題在于只能通過圖片了解商品，難以觀察到全貌，也讓以次充好的不法商家有機可乘。而AIGC技術可以通過視覺算法生成商品的三維模型，提供多方位視覺體驗，節(jié)省溝通成本，改善用戶體驗，促成用戶成交與轉(zhuǎn)化。除了三維建模，AIGC還有更高級的應用方式，如阿里巴巴的每平每屋業(yè)務就利用AIGC技術，實現(xiàn)線上“商品放家中”的模擬展示效果。

    諸如我們熟知的聊天對話模型ChatGPT，基于。計算機視覺（CV）預訓練大模型自然語言處理（NLP）預訓練大模型多模態(tài)預訓練大模型微軟Florence（SwinTransformer）谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微軟的GLIPStabilityAI的StableDiffusion（1）計算機視覺（CV）預訓練大模型FlorenceFlorence是微軟在2021年11月提出的視覺基礎模型。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，采用UnifiedContrasiveLearning機制將圖文映射到相同空間中。其可處理的下游任務包括：圖文檢索、圖像分類、目標檢測、視覺對答以及動作識別。（2）自然語言處理（NLP）預訓練大模型LaMDALaMDA是谷歌在2021年發(fā)布的大規(guī)模自然語言對話模型。LaMDA的訓練過程分為預訓練與微調(diào)兩步。在預訓練階段，谷歌從公共數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)中收集了，feed給LaMDA，讓其對自然語言有初步認識。到這一步通過輸入prompt能夠預測上下文，但是這種回答往往不夠準確，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。問題."邏輯行家"對公眾和AI研究領域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個重要的里程碑.

    計算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡和聯(lián)結(jié)主義.這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。統(tǒng)計學法90年代，人工智能研究發(fā)展出復雜的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作（如數(shù)學，經(jīng)濟或運籌學）?！案镄隆焙汀癗EATS的成功”。有人批評這些技術太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。 個人電腦和眾多技術雜志使計算機技術展現(xiàn)在人們面**明軟件AIGC費用

《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。泉州企業(yè)AIGC前景

    例如，在國際貿(mào)易領域，AIGC可以快速將商品說明翻譯成多種語言，降低溝通成本和誤解風險。圖像識別AIGC可以識別和處理圖像信息，如人臉識別、物品識別等，為企業(yè)提供安全防護、智能監(jiān)控等功能。在安防領域，AIGC可以實時識別異常行為，提高安全等級。語音識別AigC可以高效處理語音信息，如語音轉(zhuǎn)文字、語音搜索等，為企業(yè)提供更加智能化的交互方式。在教育領域，AIGC可以幫助學生快速搜索知識點，提高學習效率。智能推薦AIGC可以根據(jù)用戶的興趣和需求，為其推薦相關內(nèi)容和服務，從而提高用戶體驗和滿意度。如在音樂領域，AIGC可以根據(jù)用戶的聽歌歷史和偏好，為其推薦符合其口味的新歌。流程優(yōu)化AigC可以幫助企業(yè)優(yōu)化業(yè)務流程，如生產(chǎn)、物流、采購等，從而提高效率和降低成本。在制造業(yè)中，AIGC可以優(yōu)化生產(chǎn)計劃和物流路線，減少庫存和運輸成本。創(chuàng)新支持AIGC可以為企業(yè)提供創(chuàng)新支持，如創(chuàng)意設計、原型制作等，幫助企業(yè)快速實現(xiàn)創(chuàng)新想法。在產(chǎn)品設計領域，AIGC可以根據(jù)設計師的構(gòu)思，快速生成多種設計方案，提高設計效率。 泉州企業(yè)AIGC前景