龍巖什么是AIGC弊端

    AIGC的產品形態有哪些？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，該層主要由少數頭部企業或研發機構主導。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、。基礎層的產品形態主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調用費；另一種為基于基礎設施開發專業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別在于，中間層不具備開發大模型的能力，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。該層為在大模型的基礎上開發的場景化、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需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發的二次元風格圖像生成器，滿足特定行業場景需求。中間層的產品形態、商業模式與基礎層保持一致，分別為接口調用費與平臺軟件費。3、應用層（2C）應用層主要基于基礎層與中間層開發，面向C端的場景化工具或軟件產品。應用層更加關注用戶的需求，將AIGC技術切實融入用戶需求，實現不同形態、不同功能的產品落地。可以通過網頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現。1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯行家"（LOGIC THEORIST）的程序.龍巖什么是AIGC弊端

    AIGC助力內容分發，緩解人類壓力在內容分發環節，AI除了常見的個性化內容推薦外，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放內容，打造沉浸式體驗。如新華社數字記者“小諍”、央視網虛擬主播“小C”、阿里巴巴數字人“冬冬”、百度智能云AI手語主播等等，在未來，AI虛擬主播可能發展成媒體行業的標配。2、AIGC+電商行業自網絡電商出現以來，社會的很多方面都被改變了，電商企業既是網絡時代的受益者，也在推動社會發展進程中扮演關鍵角色。自十年前網絡直播出現，帶動帶貨模式變革以來，各大企業都在或多或少的面臨轉型問題。在數字世界和物理世界快速融合的當下，AIGC走在時代前沿，可以賦能電商行業的多個領域，可能帶來新一輪的行業變革。、AIGC助力商品建模，改善購物體驗對比傳統的購物模式，網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，節省溝通成本，改善用戶體驗，促成用戶成交與轉化。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務就利用AIGC技術，實現線上“商品放家中”的模擬展示效果。 龍巖公司AIGC為什么重要盡管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來，如在美國原創的模糊邏輯。

    AIGC在電商行業應用在商品展示環節：AIGC生成3D模型用于商品展示和虛擬適用，提升線上購物體驗；在主播打造環節：打造虛擬主播，賦能直播帶貨；在交易場景環節：虛擬商城構建，智能聊天機器人，賦能線上和線下秀場加速演變，為消費者提供全新的購物場景。4、AIGC在娛樂行業應用全員娛樂：在圖像內容生成應用（人臉美妝、融合；黑白圖像上色、圖像風格轉換、人像屬性變換）社交互動：虛擬主播、虛擬網紅、聊天機器人、聊天互動游戲。5、AIGC在其他行業應用在教育行業：AIGC為教育工作者提供了豐富的教學工作與內容素材。比如，在通過數字人生成技術，可對歷史人物進行生成并與之對話，提升課堂互動。再比如，通過ChatGPT生成創意性教學方案，提供更加普遍的授課思路。在工業行業：將AIGC技術融合工業設計軟件CAD，Solidworks中，通過文本輸入提示語生成，特定樣式的機構模型供設計者參考。比如“設計一款衛星太陽能電池板可伸縮折翼機構”通過AIGC模型生成3D設計機構。AIGC在內容生成行業的突破，將提升內容創作者，設計師，工程師，教育工作者等各行業人員工作效率與質量。同時，將加速企業數字化與智能化進程。

    AIGC推動創意落地，突破表達瓶頸雖然AI能幫助人類更好的釋放創意，但從劇本到熒幕仍是一段漫長的距離。從創意到表達的跨越，AI可以保駕護航，幫助人類化不可能為可能。舉例來說，當前勞動密集型的影視生產方式難以滿足觀眾對質量日益提高的要求。2009年上映的《阿凡達》令全球觀眾旗艦了解3D電影的魅力，此后沉浸式觀影體驗成了影視產業鏈上共同的追求。為了滿足這種追求，影視特技與應用呈現井噴式發展，但后期制作與渲染，復雜程度也都水漲船高，傳統的作業方式已經難以為繼，而AI技術就有推動變革的潛力。從技術角度來說，影視特技行業的作業流程是極為繁瑣的，比如場景中的建模就需要從一草一木、一人一物開始，逐漸打造世界的雛形，再通過骨骼綁定和動作設計讓模型活起來，之后的定分鏡、調燈光、鋪軌道、取鏡頭等等無不費時費力，后期的解算和渲染等工作同樣如此。可以說在影視工作的每個環節都有大量重復性工作或等待時間，無形中拖慢了工作節奏。因此現在就有企業致力于解封流程生產力，比如優酷的“妙嘆”工具箱，在動漫中實時渲染，幫助工作者實時把握效果或做出修改，節省了大量成本，減輕人員負擔，目前已被多家國漫企業采用。 霍金斯認為，從人工智能到神經網絡，早先復制人類智能的努力無一成功，究其原因。

    ChatGPTChatGPT是美國OpenAI公司在2022年11月發布的智能對話模型。截止目前ChatGPT未公開論文等技術資料。大多數的技術原理分析是基于InstructGPT分析。ChatGPT與GPT-3等對話模型不同的是，ChatGPT引入了人類反饋強化學習（HFRL：HumanFeedbackReinforcementLearning）。ChatGPT與強化學習：強化學習策略在AlphaGo中已經展現出其強大學習能力。簡單的說，ChatGPT通過HFRL來學習什么是好的回答，而不是通過有監督的問題-答案式的訓練直接給出結果。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話。ChatGPT原理：舉個簡單的例子進行說明，公司員工收到領導安排任務，需完成一項工作匯報的PPT。當員工完成工作PPT制作時，去找領導匯報，領導在看后認為不合格，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，從領導的思維方式出發，重新修改PPT，提交領導查看。通過以上多輪反饋-修改后，員工在PPT制作上會更符合領導思維方式。而如果領導在旗艦次查看時，直接告訴員工哪里有問題，該怎樣修改。 我們如何才能制造出真正意義上的智能機器——這樣的智能機器將不再只是對人類大腦的簡單模仿。南平科技AIGC是什么

它應該像大腦一樣運轉？它是否需要軀體？龍巖什么是AIGC弊端

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應用至圖像分類任務，此后Transformer開始在CV領域大放異彩。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer，后續與標準的Transformer處理方式相同。以ViT為基礎衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通過將人類先驗經驗知識引入網絡結構設計，獲得了更快的收斂速度、更低的計算代價、更多的特征尺度、更強的泛化能力，能夠更好地學習和編碼數據中蘊含的知識，正在成為視覺領域的基礎網絡架構。以ViT為代替的視覺大模型賦予了AI感知、理解視覺數據的能力，助力AIGC發展。2、預訓練大模型雖然過去各種模型層出不窮，但是生成的內容偏簡單且質量不高，遠不能夠滿足現實場景中靈活多變以高質量內容生成的要求。預訓練大模型的出現使AIGC發生質變，諸多問題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態領域成果頗豐，并如下表的經典模型。 龍巖什么是AIGC弊端