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帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险

回答

以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容:

一、概念导入

(一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。

(二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AI-Generated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。

二、AI 与人的区别

三、AI 衍生发展历程

(一)诞生 (二)发展 (三)现状

  1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT-4 和 GeminiUltra。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。

四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。

五、AI 技术的底层逻辑概览

(一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。

(二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。

(三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。

六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。

由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

1.4本章小结GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

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人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:

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人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:

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国内ai制作ppt的最好软件
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2024-09-18
有代码基础和数学基础,帮我制定一份AI的学习计划,主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础,以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念,包括但不限于: AI(人工智能):了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习:掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习:理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识,如线性代数、概率论、统计学等,为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法,包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库,如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用,如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理,如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目,如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等。 3. 实践 AIGC 相关的项目,如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程:Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍:《机器学习》(周志华)、《深度学习》(伊恩·古德费洛等)。 3. 开源项目:在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源: :某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,内容硬核,值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目,将所学知识应用到实际中,不断提升自己的能力。 请注意,学习是一个持续的过程,需要不断地实践和总结,祝您学习顺利!
2024-09-18
我是一个自媒体创作者,想自学Ai,成为AIGC方面的专家,运用到自媒体创作中,我应该按照怎样的步骤学习,有哪些方式和渠道推荐?
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国内谁在做青少年AIGC的课程
目前国内在做青少年 AIGC 课程的有以下相关信息: 北京分队中的方俊翔是在线教育创业者,正在寻求拥有完整教学交付课程的大能合作,开发 AI 线上课程。 工信部下属单位人民邮电出版社开设的【野菩萨的 AIGC 资深课】,课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,适合 AI 初学者和进阶者。
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AIGC如何处理情绪神经质问题
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以下是学习 AIGC 的方法: 首先,了解一些基础概念: 人工智能(AI):目标是让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:让机器自动从资料中找到公式。 深度学习:更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 大语言模型(LLMs):具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT:美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容,可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AIGC 学习三步法: 1. 系统梳理 AIGC 知识脉络,对相关概念有清晰的理解。 2. 关注 AIGC 领域的最新动态和应用案例,积累实践经验。 3. 不断总结和反思,将所学知识应用到实际项目中。
2024-09-13
如何制作一个基于AIGC的游戏助手
以下是一些关于制作基于 AIGC 的游戏助手的参考信息: Ammaar Reshi 利用 GPT4、Replit、MidJourney、Claude 组建了一个 AI 助手团队,以零 Javascript 或 3D 游戏编程知识从头开始创建了一个 3D 太空竞速游戏,您可参考: 有一份全面的基于 RAG 的 LLM 应用构建指南: ,在该指南中构建了一个基于 RAG 的 LLM 应用程序,结合外部数据源增强 LLM 的能力,并以构建一个可以回答有关 Ray 的问题的助手为例。 Roblox 推出了 Roblox Assistant 这款对话式人工智能助手,在演示中,通过输入相关描述可自动生成游戏内容,比如输入“我想制作一个以古代废墟为背景的游戏”,会生成相应的元素,您可参考:
2024-09-11
我是一个有十年经验的职场人,精通商业知识,我的语言风格专业又有趣。请根据麦肯锡咨询公司过去三年的资料与数据,帮我完成一份麦肯锡咨询公司的分析报告。这份报告应该包括概览、业绩、市场、未来等模块。
很高兴你想要我帮助你完成麦肯锡咨询公司的分析报告。不过,由于我无法访问互联网来获取麦肯锡咨询公司过去三年的具体资料与数据,我将提供一个分析报告的大纲和框架,你可以根据这个框架来填充具体的数据和分析。 麦肯锡咨询公司分析报告 概览 公司简介:简要介绍麦肯锡的历史、使命、价值观和核心业务。 服务范围:概述麦肯锡提供的咨询服务类型,例如战略、运营、组织、数字化转型等。 全球布局:描述麦肯锡在全球的分支机构和重要市场。 业绩 收入增长:分析过去三年的收入增长趋势。 利润情况:评估利润率和成本控制情况。 客户增长:客户数量和质量的变化。 项目多样性:项目类型的多样性和创新性。 市场 市场地位:麦肯锡在全球咨询市场的排名和影响力。 竞争分析:主要竞争对手的比较分析。 行业专长:麦肯锡在特定行业的专长和市场表现。 客户反馈:客户满意度和忠诚度的调查结果。 未来 发展趋势:分析咨询行业的未来趋势,麦肯锡如何适应这些变化。 技术投资:麦肯锡在数字化和技术创新方面的投资。 人才战略:人才招聘、培训和留存策略。 全球扩张:未来在全球市场的扩张计划和战略。 结论 优势总结:总结麦肯锡的主要优势和核心竞争力。 挑战识别:识别当前面临的主要挑战和潜在风险。 发展建议:基于分析结果提出的发展建议。 附录 数据来源:列出所有数据和信息的来源。 方法论:描述分析报告的研究方法和工具。 参考资料 列出参考的书籍、文章、研究报告等。 请根据实际获取的数据和信息来填充和调整上述框架。如果你能够提供具体的数据或者需要进一步的帮助,请随时告知。
2024-07-11