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生成式AI和AIGC是什么,有什么区别和联系?

回答

生成式 AI(Generative AI)是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT-4、图像模型 DALL-E 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。

AIGC(人工智能生成内容)指利用生成式 AI 创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。

生成式 AI 和 AIGC 的联系在于:AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。

区别在于:生成式 AI 侧重于技术本身,强调生成新内容的能力;AIGC 侧重于生成的内容,是生成式 AI 所产生的具体成果。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

十七问解读生成式人工智能

Gen AI/Generative AI是“生成式人工智能”正式称呼。Generative AI是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而AIGC指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是Generative AI的应用结果。[heading1]问题四、ChatGPT是什么?[content]从OpenAI的官网中可以查询到,在2022年宣发时,OpenAI称ChatGPT是一种模型。但是同样是在官网中查询帮助页面,发现这里称ChatGPT是一种服务。而我们使用的ChatGPT目前是依赖GPT系列模型来运转的。不做任何怀疑论上的揣摩,从公开收集的资料中可以看出,早些年OpenAI推出了一个叫ChatGPT的模型,但目前我们所熟知的ChatGPT逐渐演变成了一种可以兼容多种GPT模型的聊天应用(服务)。

十七问解读生成式人工智能

AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。这种技术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。AIGC在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。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、DALL-E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。[heading1]问题二、AIGC、UGC、PGC的关系是什么?[content]AIGC、UGC和PGC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。1.AIGC(AI-Generated Content):由人工智能生成的内容。AI通过学习大量的数据,能够自动生成文本、图像、视频等内容。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。2.UGC(User-Generated Content):由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容,如文章、评论、照片、视频等。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。3.PGC(Professionally-Generated Content):由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容,如新闻报道、影视作品、专业文章等。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。

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

在引入AIGC的概念之前,本报告将先解释另一相关的热门词条“GenAI”,全称Generative AI,即生成式AI。GenAI是一种基于深度学习技术(deep learning algorithm),利用机器学习(machine learning)算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。GenAI为游戏、娱乐和产品设计等应用提供了新颖且有创意的解决方案,如自动写作、虚拟现实、音乐创作等,甚至协助科学研究开辟了新的可能性。目前典型的GenAI包括OpenAI推出的语言模型ChatGPT、GPT-4、图像模型DALL-E以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。虽然生成式AI是一种非常强大的技术,能够应用于诸多专业领域;但其在数据处理过程中存在多重潜在合规风险,如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。AIGC(全称AI-Generated Content)指利用GenAI创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。具体来讲,AIGC工具使用机器学习算法,通常以自然语言处理为基础,分析大型文本数据集,并学习如何生成风格和语气相似的新内容。

其他人在问
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
生成式AI商业落地白皮书
以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息: 2024 年 7 月 29 日,《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布,为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战,并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图,展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例,探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题,并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告: 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日,最近上传的一些报告: 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场,特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出,AI Agent 作为大模型应用的主流形态,正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布,强调了生成式人工智能(Gen AI)在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出,Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量,而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外,关于游戏中的生成式 AI 革命:生成式 AI 是一种机器学习类别,计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前,文本和图像是这项技术的最成熟应用,但几乎在每一个创意领域都有工作在进行,从动画、音效、音乐,甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事,早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序,不能学习,能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术,有了更多计算能力,可以构建大型神经网络,在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分,第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测,第二部分是对该领域的市场地图,概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。
2024-10-23
生成式AI
生成式 AI 是一种全新的信息获取方式,能够生成新的、未曾存在的内容,包括文本、图像、音频、视频等多模态。其核心机制可拆解为数据、映射和扩散三个简单的词汇。 首先是数据,包括从公共数据库获取图像存档、历史文献图片,或创建特定数据集以覆盖特定风格或元素,目的是获得足够基础以特征化物体、风格或概念。 其次是映射,在数据处理阶段,AI 使用如卷积神经网络的算法,识别和提取图片中的关键视觉特征,如颜色、形状、纹理等,并将信息进行蒸馏,抛弃干扰部分呈现特征。 最后是扩散,利用学习到的数据和视觉特征,AI 能够通过创造性扩散的过程,在现有数据基础上探索和创造新的视觉表达形式。 生成式 AI 的应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,还可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 生成式 AI 正式称呼为 Gen AI/Generative AI,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是一种依赖 GPT 系列模型运转的应用(服务),早期 OpenAI 推出的 ChatGPT 是一种模型,目前逐渐演变成可兼容多种 GPT 模型的聊天应用。 在 Google Cloud 中,有 Vertex AI 端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 工具允许开发人员快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,还有 Model Garden 平台可发现和交互基础及第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道。
2024-10-22
除了生成式ai还有什么ai
以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型: 1. 监督学习型 AI:使用标记的数据进行训练,以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI:专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI:使用人工神经网络处理复杂模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI:通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域,早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序,而现在由于更快的微处理器和云技术,能够构建大型神经网络,在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来,多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段,推理研发成果将渗透到应用层,特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。
2024-10-18
请搜索生成式对话crm软件
以下是关于生成式对话 CRM 软件的相关信息: 生成式 AI Studio 方面: 创建聊天提示:可与模型进行自由形式聊天,跟踪之前内容并根据上下文响应。返回语言页面,单击 + CREATE CHAT PROMPT 按钮创建新聊天提示,添加上下文到上下文字段,将相关文本复制到 Responses 下的聊天框,按 Enter 键或单击发送消息,模型会根据提供的额外上下文在约束范围内回答问题。 探索提示库:Prompt Gallery 可让您探索生成式 AI 模型在各种用例中的应用。在 Generative AI Studio 菜单中,单击 Language 可在 Get Started 页面上找到 Prompt Gallery,可从总结、分类、提取、写作和构思等用例中选择并探索。 课程字幕:介绍了生成式 AI Studio 中的一些模型参数,如调整温度(选择概率低、比较不寻常的词)、top K(从可能性最高的 K 个词中随机返回一个词)、top P(从 top P 个词中随机返回一个词的概率)等。 AIGC 在 CRM 中的应用: 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎:生成产品描述、视觉展示等内容结合推荐算法为客户推荐产品,提升销售业绩。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括多种形式,加快生产流程。 智能翻译和本地化:提供高质量多语种翻译及本地化服务,打造全球化营销内容。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低制作成本。 客户反馈分析:高效分析客户反馈文本和多媒体信息,挖掘需求和潜在痛点。 需要注意的是,AIGC 在应用过程中仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-10-15
生成式人工智能如何进行检验散文学习成果
生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行: 1. 让语言模型(LLM)检查散文中的文本错误,并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析,将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析,可让模型将其进行正负判断,并展示结果。 此外,还需了解一些相关的知识: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习(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)。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑方面,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,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-13
AIGC
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的产品项目和媒介众多。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等;语音声音类有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等;图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型带火了我们熟悉的生成质量很高的 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 等。其中,SD 是 Stable Diffusion 的简称,是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发,2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型,其代码模型权重已公开发布,当前版本为 2.1 稳定版。 AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。包括文字生成(如使用 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等)、图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等)、视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等)。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。AIGC 由人工智能生成内容,可快速、大规模生成,适用于自动化新闻、广告创作等;UGC 由用户生成内容,内容丰富多样,适用于社交媒体、社区论坛等;PGC 由专业人士或机构生成内容,质量高、专业性强,适用于新闻媒体、专业网站等。 在 CRM 领域,AIGC 有着广阔的应用前景,主要包括个性化营销内容创作、客户服务对话系统、产品推荐引擎、CRM 数据分析报告生成、智能翻译和本地化、虚拟数字人和营销视频内容生成、客户反馈分析等方面。不过在应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-11-04
野菩萨的 AIGC 资深课在哪里获取
野菩萨的 AIGC 资深课由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,无论您是 AI 初学者还是进阶者,都能满足学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-11-04
现在通过AIGC赚钱容易么
通过 AIGC 赚钱并非易事,以下是一些相关情况: AIGC 艺术家土豆人 tudou_man 认为,做有美感、有创意的 AI 作品能实现价值增值,但要注意定价和建立体系。当前制片公司竞争激烈,技术普及可能导致甲方也能掌握相关技能,广告公司角色面临挑战。对于 AIGC 作品的版权问题,要有职业素养,从源头使用正版账号,或找专业团队训练模型。 自媒体人通过 AIGC 赚钱的方式包括:参加中视频计划获取流量收益,如尺寸为 19201080 的原创横屏视频(时长≥1 分钟),可享受西瓜视频、抖音、今日头条的流量分成,但要通过西瓜后台发布视频并同步到抖音才有抖音的收益;进行知识付费,课程价格从 198 元到 598 元不等;接受平台约稿,如重大事件科技、体育事件等,价格视平台而定;与平台签约,如成为 B 站签约 UP 主,每月有固定费用,但具体价格因合约档位而异。 金沙江创投主管合伙人朱啸虎表示,任何公司都应拥抱 AIGC 以降本增效,如用 AIGC 训练的机器人取代回答员工福利问题的人力,在游戏图片生成等方面也能立竿见影地实现降本增效。
2024-11-02
学习AIGC可以赚钱么
学习 AIGC 是有可能赚钱的。以下是一些相关情况: AIGC 领域发展迅速,新名词、概念、想法和产品不断涌现,信息丰富多样。 AI 知识付费领域存在“鱼龙混杂”的情况,如果从网上免费知识中不能清晰了解“AIGC 能干什么”,付费内容可能是“割韭菜”。 流量变现方面: 中视频流量收益:参加中视频计划,发布原创横屏视频(时长≥1 分钟),可通过西瓜后台发布并同步到抖音获取流量分成,抖音和西瓜系统独立,抖音收益只与抖音播放量相关。 知识付费:如画小二 AIGC 商业案例实操课,价格从 198 元到 598 元不等。 平台约稿:针对平台大事件,如科技、体育事件等,具体价格依平台而定。 平台签约:像成为 B 站签约 UP 主,每月有固定费用,但具体金额因合约档位不同而不同。
2024-11-02
国内免费的AIGC平台有哪些?
以下是一些国内免费的 AIGC 平台: haiper:网址为 https://app.haiper.ai/ 。 PixVerse:网址为 https://pixverse.ai/ ,人少不怎么排队,还有换脸功能。 Leiapix:网址为 https://www.leiapix.com/ ,可以把一张照片转动态。 如果您希望自行部署 AIGC 服务,以下云服务平台可供选择: AWS(亚马逊云服务):提供多种 AI 服务,如 SageMaker、Rekognition、Polly 等,资源丰富,灵活性强,但费用相对较高,适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform:推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用,支持多种编程语言和框架,具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure:Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载,与微软其他产品融合度高,提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud:提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台,融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速,针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云:提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品,支持主流深度学习框架部署,与阿里云其他产品生态集成度高。 AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,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,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。AIGC、UGC(用户生成内容)和 PGC(专业生成内容)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。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于社交媒体等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构根据特定标准和流程创作高质量内容,优势在于内容质量高、专业性强,适用于新闻媒体等需要高质量内容的平台。
2024-11-01
请总结本知识库,并提炼出11节面向十岁儿童关于AIGC的课程,三节是提示词工程,2节文生文,2节文生图/图生图,2节文生音频,2节文生视频/图生视频,不需要涉及智能体及文生代码
以下是对本知识库的总结: 包含了不同时间段的 AIGC 周刊内容,如 Open AI 发布 ChatGPT 的 iOS 应用、Google 宣布多项 AI 新功能、AI 歌手相关教程等。 有关于提示词工程的课程及相关技巧介绍。 涉及一些特定的 AIGC 技术和方法,如 Donut 文档理解方法。 提到了谷歌的生成式 AI 学习课程。 以下是为十岁儿童设计的 11 节关于 AIGC 的课程: 1. 提示词工程基础 什么是提示词 提示词的作用 简单的提示词示例 2. 提示词工程进阶 复杂提示词的构建 如何优化提示词 提示词的实际应用 3. 提示词工程实践 设计自己的提示词任务 分享与讨论提示词成果 总结提示词的使用技巧 4. 文生文入门 了解文生文的概念 简单的文生文工具介绍 尝试生成一段文字 5. 文生文提高 优化文生文的输入 让生成的文字更有趣 比较不同文生文的效果 6. 文生图/图生图基础 认识文生图和图生图 常见的文生图工具 用简单描述生成一张图片 7. 文生图/图生图进阶 更复杂的描述生成精美图片 对生成的图片进行修改 分享自己生成的图片 8. 文生音频入门 什么是文生音频 简单的文生音频工具 生成一段简单的音频 9. 文生音频提高 让生成的音频更动听 给音频添加特效 欣赏优秀的文生音频作品 10. 文生视频/图生视频基础 文生视频和图生视频的概念 基本的文生视频工具 制作一个简单的视频 11. 文生视频/图生视频进阶 让视频更精彩 视频的后期处理 展示自己制作的视频
2024-10-31
如何结合AI开展自己的创业之路
以下是结合 AI 开展创业之路的一些建议: 1. 辅助创作与学习方面: 可以开发如 AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本;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. 推荐与规划方面: 包括开发 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,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警方面: 例如开发 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. 优化与管理方面: 涉及开发办公自动化工具、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. 销售与交易方面: 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。 在宠物领域与 AI 结合的创业方向及学习路径: 1. 创业方向: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手,可以帮助主人更好地照顾宠物,比如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发的智能互动玩具,可以增强宠物的娱乐体验,例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像,帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统,通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式,帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 2. 学习路径: 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 总之,AI 领域为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。
2024-11-05
使用AI赚钱的方法
以下是一些使用 AI 赚钱的方法: 1. 艺术创作:生成式 AI 可用于内容创作,如通过像 Lensa 这样的应用生成肖像画等,从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。 2. 就业于相关岗位:学会 AI 技术,如成为数据科学家、机器学习工程师等,在相关岗位工作获得不错的收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等各行各业都有应用,掌握 AI 技能可增加就业机会和职业发展可能性。 3. 开发 AI 产品或应用:例如创建自己的 GPTs 等,但大多数人可能难以成功,需要综合考虑多种因素,如对市场和商业的理解等。
2024-11-05
用什么ai工具可以写文献综述
以下是一些可以用于写文献综述的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索方面: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作方面: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,有助于提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式方面: LaTeX:结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测方面: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行文献综述写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-05
如何使用ai写文献综述,保证参考文献有正确出处
利用 AI 写文献综述并保证参考文献有正确出处,可以按照以下步骤进行: 1. 确定课题主题:明确您的研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析:如果课题涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-05
怎么学习AI
以下是关于新手学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 2. 体验 AI 产品,与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 五、持续学习和跟进 1. AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI,还可以: 1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,了解其基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。
2024-11-05
AI做小游戏工具
以下是关于利用 AI 做小游戏工具的相关内容: 游戏制作过程:通过向 AI 描述需求生成游戏代码,如赛车或平台跳跃类游戏,还可逐步添加功能和调整图像。 工具使用对比:cloud 3.5 比 GPT 在制作小游戏时更方便,GPT 有时会改坏游戏。 图像托管网站:介绍了无需登录、兼容性强的图片托管网站用于上传游戏中的图片。 开发游戏及发布到 GitHub 的经验分享:国内网站托管游戏连接可能更稳定,国外托管图片可能存在显示问题。AI 处理图片与代码时,让 AI 替换图片,若代码出错可让其重新编写,但可能反复出 bug。角色形象可让 AI 直接绘制,更稳定且不存在外部链接问题。游戏文件为 H7ML 格式,托管到 GitHub 要改文件名,后缀为 html 且名为 index。注册 GitHub 账号,设置游戏名,选择公共或锁定,上传文件,可迭代版本并有记录。可让 AI 将整合的 html 文件拆分成固定格式的三个文件。 游戏类型与优化:AI 可编写基础小游戏,如弹珠打砖块,还能尝试多种创意游戏,如 horror game 等。对生成的游戏觉得难玩可让 AI 调整,如控制重力、管道间隙和移动速度等。制作增量游戏,包含升级选项和涅槃系统等机制。介绍肉鸽游戏模式,具有随机性和永久死亡特点。 游戏设定与调整:开发一款被包围主题的游戏,具有永久死亡机制,玩家操纵角色,敌人从四面八方涌来,被敌人碰到即失败。可对玩法进行调整,如子弹发射方式、敌人速度、增加功能等,设定道具掉落概率,变更游戏主题和头像,修改游戏中图案。
2024-11-05
开启或不开启remix按钮对vary region来说有何区别
开启 Remix 按钮对于 Midjourney Vary Region 来说具有重要作用: 放大并点击 后,能保留提示中确定画布总体构图的部分,尽量保留更多内容,若细节未显示可能是内存问题,可编辑提示删除不必要细节以腾出空间添加新细节。 可以编辑提示,将细节添加到提示中,并用至少 5 7 个词进行详细描述。 能通过将基本图像用作 sref 来加强添加部分的风格(视觉美学),右键单击放大后的图像中心,从下拉菜单中选择复制链接,将该链接添加为 sref。 而不开启 Remix 按钮可能会限制上述功能的实现。同时,在 Midjourney 的 cref 相关操作中,使用 /settings 确保处于 模式并且 Remix 设置为打开,能进行一系列面部更改等操作。若某些部分看起来怪异或破碎,如头部朝后或图像被奇怪裁剪,可尝试将 stylize 增加到 800 1000,也可将 cw 同时降低到低于 100 的值。
2024-10-29
ai 模型和 ai 大模型的区别
AI 模型和 AI 大模型的区别主要体现在以下几个方面: 1. 运作逻辑:AI 模型中的语音技能 NLU 通常是通过一系列规则、分词策略等训练而成,其运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。而 AI 大模型是凭借海量的数据,在向量空间中学习知识的关联性形成的,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 2. 处理能力:对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。大语言模型的处理任务多样,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,包括上下文理解、情感分析、文本分类等,而不仅限于生成。 3. 技术原理:2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《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,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。Transformer 模型在大模型中起到关键作用。
2024-10-27
Claude3.5免费的模型和付费的模型有什么区别
Claude 3.5 的免费模型和付费模型主要有以下区别: 1. 功能与性能:付费的 Opus 模型在某些方面可能具有更强大的功能和更出色的性能。 2. 访问权限:所有新用户有 14 天的 Pro 试用期,可访问所有 Pro 功能。14 天后未升级的用户将恢复为 Hobby 计划。 3. 快速请求:默认情况下,服务器会尝试给所有用户快速的高级模型请求,但高峰期时,用完快速高级积分的用户可能会被移到慢速池等待。若不想等待,可在设置页面添加更多请求。 4. 对话轮次:免费版本每小时的对话轮次有限制。 5. 费用:Pro 版本每月 20 美刀。 6. 注册要求:注册需要海外手机号。 7. 模型种类:免费用户可用 Claude 3 Sonnet 模型,订阅后可用 Opus 模型。
2024-10-26
chatgpt4o免费的模型和付费的模型有什么区别
ChatGPT 免费的模型(如 GPT3.5)和付费的模型(如 GPT4o 的 PLUS 套餐)主要有以下区别: 1. 知识更新时间:ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度:GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能:GPT3.5 无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用:想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外,ChatGPT 4o 发布后,虽称可免费体验,但免费体验次数很有限。
2024-10-26
agi是什么,aigc又是什么,他们之间有什么区别
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是一种目标,旨在让机器展现出像人类一样的广泛智慧和能力。 AIGC 是人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content),是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等各种类型内容的新型生产方式。AIGC 技术可应用于自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等多种领域。 它们的区别在于:AGI 追求的是机器具备全面的、类似人类的智能,而 AIGC 侧重于利用人工智能技术来生成特定的内容。 AIGC 与 UGC(用户生成内容)、PGC(专业生成内容)的关系如下: AIGC 是由人工智能生成的内容,优势在于能快速、大规模生成内容,适用于需大量内容的场景,如自动化新闻、广告创作等。 UGC 是由用户生成的内容,优势在于内容丰富多样,能反映用户真实想法和创意,适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 PGC 是由专业人士或机构生成的内容,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。
2024-10-20
什么是System prompt?什么是user prompt?二者有何区别?
System prompt(系统提示)是指在与语言模型(如 ChatGPT 等)的交互中,用于指定模型如何根据设定的角色和逻辑进行回答的文本。它通常包括任务定义(确保模型清楚自己的任务)、输出格式(指导模型如何格式化回答)、操作边界(明确模型不应采取的行为)等部分。在对话中,每次模型给出回应时,都会考虑到系统提示,它就像一个过滤器,模型在回应新提示之前会自动应用。 User prompt(用户提示)则是用户给语言模型(如 Claude 等)的文本,通常以问题或指示的形式出现,用于引发相关输出。 二者的区别在于: 来源不同:System prompt 是为模型设定的规则和指导,而 User prompt 是由用户发起的输入。 作用不同:System prompt 影响模型的整体回答方式和范围,User prompt 则是具体的问题或指令,期望得到针对性的回答。
2024-10-18