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AIGC

Sherlock
2024-01-04 / 0 评论 / 0 点赞 / 28 阅读 / 3148 字 / 编辑
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AIGC

又称生成式AI (Generative AI) 或 AI generate content,AI创作内容),是继专业生产内容(PGC, Professional-generated Content)、用户生产内容(UGC, User-generated Content)之后的新型内容创作方式。

AIGC指的是由AI接收到人下达的任务指令,通过处理人的自然语言,自动生成图片、视频、音频等内容。

在对话、故事、图像、视频和音乐制作等方面,AIGC可以打造新的数字内容生成与交互形式。

例如,它可以被运用在AI写作、AI绘画、AI设计、AI客服、AI办公、AI营销、AI语音生成、AI视频生成等多个领域。
此外,AIGC对于环境感知、内容检索、语义理解、模态对齐等任务具有先天的优势,这为提升其基础环境孪生能力、丰富应用场景提供了重要价值。

以ChatGPT为代表的国际性AIGC很有可能成为未来全球性的新的互联网基础设施。

  • Google开创的搜索引擎和关键词打分时代;
  • 字节开创的用户习惯和用户画像时代;
  • ChatGPT将开创智能聚合和生成时代。

AIGC技术的实现涉及多个方面

包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、优化算法等。下面将对其中几个主要技术进行简要介绍。

  • 机器学习
    机器学习是AIGC技术的核心之一。它是一种通过数据训练模型来实现自主学习和智能决策的方法。在AIGC中,机器学习可以被用于创建智能代理,例如游戏角色、机器人等,使它们能够根据不同的游戏状态和用户输入自动地进行决策和行动。机器学习的主要方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

  • 计算机视觉
    计算机视觉是另一个重要的AIGC技术。它可以使计算机理解和解释视觉信息,例如图像和视频。在AIGC中,计算机视觉可以被用于游戏中的自适应图形、虚拟现实和增强现实等方面,以及对玩家的行为进行跟踪和分析。计算机视觉的主要方法包括特征提取、图像分类、目标检测和语义分割。

  • 自然语言处理
    自然语言处理是另一个重要的AIGC技术。它使计算机能够理解和生成自然语言。在AIGC中,自然语言处理可以被用于游戏中的对话系统、自动生成任务和剧情等方面,以及对玩家输入的语言进行分析和处理。自然语言处理的主要方法包括语音识别、文本分类、情感分析和文本生成。

  • 优化算法
    优化算法是AIGC技术中的重要组成部分。它可以使计算机自动优化策略和行动,从而提高游戏和计算系统的效率和性能。在AIGC中,优化算法可以被用于解决强化学习中的探索与利用、高维状态空间等问题,以及在数据分析和决策中进行优化和搜索。优化算法的主要方法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法和模拟退火算法。
    除了上述主要技术之外,AIGC技术还涉及多个其他技术和工具,例如神经网络、深度学习、强化学习等。

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小公司现在只能拿7b的那个来练练,或者智源的chatglm3-6b。

名词

  • GLM -- General Language Model
  • LLM -- Large Language Model(大语言模型)

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