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AIGC基本参数
  • 品牌
  • 珍岛T 云,小程序,crm,直播系统,直播设备
  • 服务内容
  • 软件开发
  • 版本类型
  • 普通版
AIGC企业商机

    20世纪70年代以来,人工智能被称为世界三大技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是21世纪三大技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个孑立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科。 AI可以从不确定的条件作出决策;还有神经网络,被视为实现人工智能的可能途径。南平AIGC案例

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    现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟,是对人脑思维的信息过程的模拟。弱人工智能如今不断地迅猛发展,尤其是2008年经济危机后,美日欧希望借机器人等实现再工业化,工业机器人以比以往任何时候更快的速度发展,更加带动了弱人工智能和相关领域产业的不断突破,很多必须用人来做的工作如今已经能用机器人实现。而强人工智能则暂时处于瓶颈,还需要科学家们和人类的努力。用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 南平AIGC案例1957年一个新程序,"通用解题机"(GPS)的旗舰个版本进行了测试.这个程序是由制作"逻辑行家" 同一个组开发。

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    简单的智能AGENT是那些可以解决特定问题的程序。更复杂的AGENT包括人类和人类组织(如公司)。这些范式可以让研究者研究单独的问题和找出有用且可验证的方案,而不需考虑单一的方法。一个解决特定问题的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符号方法和逻辑方法,一些则是子符号神经网络或其他新的方法。范式同时也给研究者提供一个与其他领域沟通的共同语言--如决策论和经济学(也使用ABSTRACTAGENTS的概念)。90年代智能AGENT范式被普遍接受。AGENT体系结构和认知体系结构研究者设计出一些系统来处理多ANGENT系统中智能AGENT之间的相互作用。一个系统中包含符号和子符号部分的系统称为混合智能系统,而对这种系统的研究则是人工智能系统集成。分级控制系统则给反应级别的子符号AI的传统符号AI提供桥梁,同时放宽了规划和世界建模的时间。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一个早期的分级系统计划。

    AIGC赋能服饰电商,助力降本增效AIGC可以为商家提供大量创意素材,电商广告正是对创意营销素材需求量很大的领域,阿里巴巴的AI设计师“鲁班”就是应用于此。除了通用型广告,AIGC在电商服饰领域用途更多。一般说来,服饰领域都采用“小单快返”的模式,即先小批量生产多种样式的服饰产品投入市场,快速获取市场反馈,对精良产品加大投入,在试出爆款的同时减小库存压力。但这种方式对产品图片的需求量很大,如果有上千种服饰产品分别找模特再牌照修图,无疑会耗费极大的时间和成本。成立于2020年的ZMO公司就运用AIGC解决这个问题,商家只需在ZMO平台上传产品图和模特图就可以得到展示图。借助AIGC,更多服饰相关的市场策略都可以低成本的实现。即使没有专业模特,虚拟人模特及广告也可以发挥作用,甚至还可以调整虚拟人的相貌来适配不同风格的服饰。、AIGC打造虚拟主播,提升直播效率随着概念的传播,虚拟主播正日益成为许多商家的选择。与真人主播不同,虚拟主播可以全天无间断的直播,突破时间和空间的限制。1956年,被认为是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY组织了一次学会将许多对机器智能感兴趣的行家学者聚集在一起。

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    AIGC协助剧本创作,释放创意潜力通过对海量精良剧本的学习,AI能根据特定需求快速生成不同风格或架构的剧本,在极大提高工作者工作效率的同时,AI也在激发创意,帮助产出更精良的作品。事实上,将AI引入剧本创作的做法早已有之。2016年,纽约大学研发的AI在学习了几十部经典科幻电影剧本后成功编写了剧本《阳春》以及一段配乐歌词。经过修改、调整后的成品只有区区八分钟,内容也平平无奇,但《阳春》在各大视频网站特别终收获的百万级播放量依然证明外界对AI创作的兴趣很大。2020年,GPT-3被用于创作一个短剧,再次引发普遍关注。通过这些早期试验可以看出AI在剧本创作方面的潜力,但要真正将其转化为生产力,还要AI更贴合具体的应用场景,做针对性训练,并结合实际业务需求开发或定制功能。海外一些影视公司如FinalWrite和Logline等都偏向垂直式工具,国内的海马轻帆公司深耕中文剧本、小说、IP等领域,也已经收获百万级用户。 150多所像DEC(它雇了700多员工从事AI研究)这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上.三明企业AIGC案例

他请他们到 VERMONT参加 " DARTMOUTH人工智能夏季研究会".从那时起,这个领域被命名为 "人工智能".南平AIGC案例

    诸如我们熟知的聊天对话模型ChatGPT,基于。计算机视觉(CV)预训练大模型自然语言处理(NLP)预训练大模型多模态预训练大模型微软Florence(SwinTransformer)谷歌Bert/LaMDA/PaLMOpenAI的CLIP/DALL-EOpenAI的GPT-3/ChatGPT微软的GLIPStabilityAI的StableDiffusion(1)计算机视觉(CV)预训练大模型FlorenceFlorence是微软在2021年11月提出的视觉基础模型。Florence采用双塔Transformer结构。文本采用12层Transformer,视觉采用SwinTransformer。通过来自互联网的9亿图文对,采用UnifiedContrasiveLearning机制将图文映射到相同空间中。其可处理的下游任务包括:图文检索、图像分类、目标检测、视觉对答以及动作识别。(2)自然语言处理(NLP)预训练大模型LaMDALaMDA是谷歌在2021年发布的大规模自然语言对话模型。LaMDA的训练过程分为预训练与微调两步。在预训练阶段,谷歌从公共数据数据中收集了,feed给LaMDA,让其对自然语言有初步认识。到这一步通过输入prompt能够预测上下文,但是这种回答往往不够准确,需要二次调优。谷歌的做法是让模型根据提问输出多个回答,将这些回答输入到分类器中,输出回答结果的安全性Safety,敏感性Sensible。南平AIGC案例

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