福州人工智能 AIGC

    随着人工智能技术的不断发展，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。无论是在电商、办公还是其他行业中，AIGC都可以帮助人们更高效地完成任务，提高工作效率。在电商领域，AIGC可以生成商品标题、描述、广告文案和广告图等内容，帮助企业更好地推广产品。通过AIGC技术，企业可以快速生成大量的精良内容，提高商品的曝光率和销售量。同时，AIGC还可以帮助企业更好地了解消费者的需求和喜好，从而更好地制定营销策略。在办公领域，AIGC可以帮助人们更轻松地完成各种任务，如写周报日报、写方案、写运营活动、制作PPT等。通过AIGC技术，人们可以快速生成高质量的文字内容，减少繁琐的重复性工作，提高工作效率。此外，AIGC还可以帮助人们更好地表达自己的想法和观点，提高沟通效果。总之，AIGC技术的应用范围非常普遍，可以帮助人们更高效地完成任务，提高工作效率。未来随着技术的不断发展和完善，相信AIGC会在更多领域发挥更大的作用。 问题."逻辑行家"对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.福州人工智能 AIGC

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌团队提出，将Transformer应用至图像分类任务，此后Transformer开始在CV领域大放异彩。ViT将图片分为14*14的patch，并对每个patch进行线性变换得到固定长度的向量送入Transformer，后续与标准的Transformer处理方式相同。以ViT为基础衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通过将人类先验经验知识引入网络结构设计，获得了更快的收敛速度、更低的计算代价、更多的特征尺度、更强的泛化能力，能够更好地学习和编码数据中蕴含的知识，正在成为视觉领域的基础网络架构。以ViT为代替的视觉大模型赋予了AI感知、理解视觉数据的能力，助力AIGC发展。2、预训练大模型虽然过去各种模型层出不穷，但是生成的内容偏简单且质量不高，远不能够满足现实场景中灵活多变以高质量内容生成的要求。预训练大模型的出现使AIGC发生质变，诸多问题得以解决。大模型在CV/NLP/多模态领域成果颇丰，并如下表的经典模型。 福州AIGC优缺点1963年MIT从美国得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别.这笔资助来自，高级研究计划署。。

    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。

    智能数字内容编辑：智能数字内容编辑通过对内容的理解以及属性控制，进而实现对内容的修改。如在计算机视觉领域，通过对视频内容的理解实现不同场景视频片段的剪辑。通过人体部位检测以及目标衣服的变形控制与截断处理，将目标衣服覆盖至人体部位，实现虚拟试衣。在语音信号处理领域，通过对音频信号分析，实现人声与背景声分离。以上三个例子均在理解数字内容的基础上对内容的编辑与控制。【应用】：视频场景剪辑、虚拟试衣、人声分离等。3、智能数字内容生成：智能数字内容生成通过从海量数据中学习抽象概念，并通过概念的组合生成全新的内容。如AI绘画，从海量绘画中学习作品不同笔法、内容、艺术风格，并基于学习内容重新生成特定风格的绘画。采用此方式，人工智能在文本创作、音乐创作和诗词创作中取得了不错表现。再比如，在跨模态领域，通过输入文本输出特定风格与属性的图像，不仅能够描述图像中主体的数量、形状、颜色等属性信息，而且能够描述主体的行为、动作以及主体之间的关系。 人工智能只是一个虚构的概念。

    例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机特别难学会的就是“顿悟”。 人类的语言，人类的智能是如此的复杂，以至于我们的研究还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。福州人工智能 AIGC

NORBERT WIENER是期初研究反馈理论的美国人之一。福州人工智能 AIGC

    短视频策划：AIGC可以利用计算机数据算法和图像处理技术，自动生成短视频拍摄的脚本，生成对应的参考样片，也可以从大量的素材中选取的片段，并进行自动剪辑和编辑，以快速生成吸引人的短视频内容。广告创意：AIGC可以利用计算机视觉和图像识别算法，分析大量的图像和视频数据，从中提取特征并生成创意性的广告内容。它可以根据目标受众的喜好和需求，自动生成个性化的广告，并优化广告投放效果。游戏设计：AIGC可以在游戏设计过程中发挥重要作用。它可以帮助游戏开发人员创建智能的虚拟角色和敌对AI，增强游戏的可玩性和挑战性。同时，AIGC还可以分析玩家行为和反馈数据，提供个性化的游戏体验，优化游戏关卡设计和平衡性。教育内容：AIGC可以为教育领域带来许多创新。它可以根据学生的学习情况和兴趣，生成个性化的教学内容和练习题，提供定制化的学习路径和反馈。 福州人工智能 AIGC