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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

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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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AI医疗
AI 在医疗领域有广泛的应用,包括以下方面: 1. 医学影像分析:AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,如识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化治疗方案。 4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 在医疗健康生物制药的研究方面,AI 也发挥着重要作用,取得了以下最新进展: 1. AI 提前三年诊断胰腺癌。 2. 两名高中生与医疗技术公司合作,发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 3. AI 帮助抗衰老,筛查出高效的药物候选物。 4. 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. AI 帮助早期诊断帕金森。 在蛋白质结构预测和蛋白质合成方面,过去两周有大量突破: 1. AlphaFold 是一种表现出色的 AI 系统,为科学家和药物开发提供巨大帮助。 2. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold 已进行 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发新的 AI 系统,创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学的 David Baker 教授团队开发基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion,用于生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发基于神经网络的新工具 PeSTo,可预测蛋白质相互作用。 6. 萨里大学开发人工智能系统,用于识别个体细胞中的蛋白质模式。 7. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶,目标是将其制成防弹材料。 相关文献参考: 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
2025-03-05
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2025-03-05
总结一下AI绘画可以用的本地工具
以下是一些可用的 AI 绘画本地工具: 1. 线上和线下结合:线上平台出图速度快,不吃本地显卡配置,无需下载大模型,但出图尺寸受限;线下部署可自己添加插件,出图质量高,但对电脑配置要求高,可能出现宕机和爆显存情况。线上可用于找参考、测试模型,线下作为主要出图工具。可在 C 站下载对应模型到本地加载部署后生图。 2. Fooocus:由 Controlnet 的作者发布的全新开源 AI 绘画工具,可和 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用,具备便捷操作界面。 3. ComfyUI:基于节点式的 Stable Diffusion AI 绘画工具,通过将模型生成推理的 pipeline 拆分成独立节点,实现更精准工作流定制和清晰可复现性。安装框架和依赖库后即可使用。
2025-03-05
AI在项目管理的应用
AI 在项目管理中有广泛的应用,以下是一些常见的方面: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等软件已开始集成 AI 功能,可辅助项目经理制定计划、分配任务和跟踪进度。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 能集成到 Office 套件中,为项目文档撰写和编辑提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:部分 AI 工具可帮助项目经理识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手能辅助项目经理进行团队沟通协调和客户关系维护。 5. 创意生成工具:像文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具,可帮助项目经理快速生成创意图像素材。 如果您需要创建项目管理的示意图,比如流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:。 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形及流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能优化图表外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 目前市面上有众多应用 AI 的产品,涵盖以下几个方面: 1. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等,为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户需求和偏好推荐合适的产品、服务或制定个性化计划。 3. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。
2025-03-05
我想通过ai先提取图片数据,然后将获取的数据根据固定话术模板输出,要用什么软件可以实现呢
目前有多种软件可以帮助您实现从图片提取数据并根据固定话术模板输出的需求。以下是一些常见的选择: 1. TensorFlow:这是一个广泛使用的深度学习框架,可用于图像识别和数据处理。 2. OpenCV:提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。 3. PyTorch:常用于深度学习任务,包括图像数据的处理。 但具体选择哪种软件,还需要根据您的具体需求、技术水平和项目特点来决定。同时,您还需要掌握相关的编程知识和图像处理技术,以便有效地运用这些软件来实现您的目标。
2025-03-05
从哪里开始学习ai应用
以下是一些学习 AI 应用的途径和建议: 1. 可以通过“90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用”来学习,了解 Code AI 应用开发教学,包括其背景、现状以及以证件照为例的应用案例,重点熟悉桌面网页版的用户界面,学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布。 2. 考虑学习微软的 AI 初学者入门课程,例如: 了解人工智能的商业应用案例,可以学习《面向商业用户的人工智能学习》、《人工智能商学院》。 学习经典机器学习,可参考《机器学习入门课程》。 若要使用 Azure 认知服务创建实用的人工智能应用,建议从《视觉》、《自然语言处理》、《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程开始。 3. 遵循布鲁姆分类法学习路径: 应用方面:深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 分析方面:大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。
2025-03-05
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成各种类型的内容,例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛,包括内容创作、广告、媒体等。 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 GPT4 和 Gemini Ultra。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。 能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了生成质量很高的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 由人工智能生成内容,优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景。UGC 由用户生成内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于需要高质量内容的平台。 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 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险,需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-03
aigc是什么
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成各种类型的内容,例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛,包括内容创作、广告、媒体等。 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 GPT4 和 Gemini Ultra。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。 能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC、UGC(普通用户生产)和 PGC(专业用户生产)都是内容生成的不同方式,这三种内容生成方式的主要区别在于内容的创作者和生成方式。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容,适用于需要大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。UGC 的优势在于内容丰富多样,能够反映用户的真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 的优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 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 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险,相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-02
人工智能生成内容(AIGC)感悟600字
以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容(AIGC)的感悟: AIGC 作为当今科技领域的热门话题,正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容,包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌,而是多种先进技术融合的成果。例如,Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用,为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看,AIGC 涉及多种生成算法,如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时,还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中,AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章,为媒体行业带来效率的提升;能够生成艺术画作,为艺术创作注入新的活力;可以创作音乐,丰富音乐领域的多样性;还能制作视频游戏内容,为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表,充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂,能够与用户进行流畅且相关的文本交流,仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而,AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高,版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是,AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门,让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善,相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用,为人类创造更多的价值。
2025-03-01
人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育,感悟
以下是关于人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育的感悟: 一、原理与概念 1. 人工智能(AI):是一种目标,让机器展现智慧,简称 AI。 2. 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容,简称 GenAI。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:是 AIGC 技术的一个应用实例,是美国 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。 二、AIGC 的特点与应用 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。其技术可用于多种应用,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。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系,具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
AIGC是什么?
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,其应用包括但不限于以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 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 GPT4 和 Gemini Ultra。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。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-01
aigc智能体技能提升 ,需要掌握哪些知识
要提升 AIGC 智能体技能,需要掌握以下知识: 1. 对 AI 及提示词工程有清晰的理解。 2. 掌握 Python 语言,以便能搓更多智能体。 3. 了解向量数据库,如 Milvus 等。 4. 熟悉 Web 框架,如 FastAPI 框架,掌握流传输、负载限流等相关技术,实现与前端或业务后端的接口对接。 5. 学会提出具体且有详细背景信息的问题,以从 ChatGPT 等模型获得更精准的答案。 6. 不断积累行业领域知识,达到能较好操纵 AI 完成复杂任务的程度。
2025-02-26
中外开源模型概览与分类
以下是关于中外开源模型的概览与分类: 国内方面: 国内模型在 Agent 核心基础能力上已较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 如 ChatGLM3Turbo 在任务分解、多文档问答和检索 API 能力上表现出色。 国内开源模型如 Baichuan213BChat 具备较强竞争力,在某些方面超过一些闭源模型。 国外方面: OpenAI 发布了开源模型,包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。可访问供研究人员的模型索引详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。 智谱·AI 开源模型: 多模态模型方面,推出了具有视觉和语言双模态的模型,如 CogAgent18B、CogVLM17B、Visualglm6B 等。 详情可访问:【新基准】SuperCLUEAgent:首个 AI 智能体中文测评基准发布 www.CLUEbenchmarks.com/superclue_agent.html 。
2025-01-06
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以下是关于中外开源模型的概览与分类: 国内方面: 国内模型在 Agent 核心基础能力上已较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 如 ChatGLM3Turbo 在任务分解、多文档问答和检索 API 能力上表现出色。 国内开源模型如 Baichuan213BChat 具备较强竞争力,在某些方面超过一些闭源模型。 国外方面: OpenAI 发布了开源模型,包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。可访问供研究人员的模型索引详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。 智谱·AI 开源模型: 多模态模型方面,推出了具有视觉和语言双模态的模型,如 CogAgent18B、CogVLM17B、Visualglm6B 等。 详情可访问:【新基准】SuperCLUEAgent:首个 AI 智能体中文测评基准发布 www.CLUEbenchmarks.com/superclue_agent.html
2025-01-06
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