Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

AIGC的技术原理

Answer

AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的技术原理如下:

  • 生成式人工智能(GenAI):基于深度学习技术和机器学习算法,从已有数据中学习并生成新的数据或内容。通过大规模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。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。
  • 机器学习: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,具有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。 AIGC 工具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,从而能够生成包括文本、图像、音频、视频和三维模型等多种形式的内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

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:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

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:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

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。

Others are asking
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 常见的应用包括: 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。 AIGC 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 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,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 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: 1. AIGC: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。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: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。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: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。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。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 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。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片 AIGC。 不过在 AIGC 的应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
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 常见的应用包括: 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。 AIGC 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面: 1. 个性化营销内容创作:根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成期望的数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 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,降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析:高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 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: 1. AIGC: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。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: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。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: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。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。 能进行 AIGC 的产品项目也很多,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。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 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。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。SD 的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用 SD 进行想要的图片 AIGC(心想事成的魔法施与)。 不过在 AIGC 的应用过程中,仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。
2024-12-25
如何利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命,请结合相关技术的原理和框架图进行阐述
利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面: 1. 降低开发成本:AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期:加快游戏的制作速度,使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量:例如生成新的高质量游戏内容,如地图、角色和场景,改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验:为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所,但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战,需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助:经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体,将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展,它将彻底重塑用户生成内容(UGC),创造一个任何人都可以构建游戏的世界,并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年,深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能,创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域,让数百万人能够制作他们的第一款游戏,新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮,从而永远改变游戏行业。
2024-12-24
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。 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 的产品项目也很多,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。 AIGC 强调的是 GC 部分,也就是 decoder 部分。常见的生成算法包括 VAE、GAN、Flow Model 和 Diffusion Model,同时还有 IS(Inception Score)和 FID(Frechet Inception Distance)两种生成图片常见评价指标。
2024-12-24
AIGC提示词工程师怎么考
成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件: 1. 学历要求:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解:了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析能力:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维:具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注:对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力:具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中,以下方面是加分项: 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉:考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术:Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验,懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用:例如用 Langchain 等框架去写,解决应用场景及其中的技术细节,包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面:面试官给出行业场景(例如美妆),在无提示情况下,能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景,能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助,需要面试者去了解用户工作流,有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后,最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师,通常是像爱折腾的 00 后,有技术开发背景,对 Prompt 有独特深刻见解的人员。
2024-12-22
我想要一个AIGC 图像审查领域的专家
以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息: 如何判断一张图片是否 AI 生成: AI 技术自身带来造假难题,可通过一些网站如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性,但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况,这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求: 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣,关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击,关注其在工作流中的影响,以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义,首例 AIGC 侵权案件悬而未决,需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息:猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家,工作地点在北京五道口附近。简历发送至:stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历,具备扎实计算机基础知识,熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架,对相关理论和方法有深入理解,具有良好的学习、沟通和团队合作能力。
2024-12-22
卷积神经网络模型原理
卷积神经网络(CNN)通常由卷积层、池化层和全连接层叠加构成。在卷积过程中,卷积层中的卷积核依次与输入图像的像素做卷积运算来自动提取图像中的特征。卷积核尺寸一般小于图像,并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长设置越大,特征图尺寸越小,但过大步长会损失部分图像特征。此外,池化层作用于产生的特征图上,能保证 CNN 模型在不同形式的图像中识别出相同物体,同时减少模型对图像的内存需求,其最大特点是为 CNN 模型引入了空间不变性。
2024-12-19
ai原理
AI 的原理包括以下几个方面: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,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),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 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 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-19
deepfake的技术原理是什么?
深度伪造技术(deepfakes)是一种利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造的技术。其原理在于投入深度学习的内容库越大,合成的视音频真实性越高,甚至可以达到以假乱真的程度。例如,粉丝们会通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离,再使用人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格,然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起。DiffSVC 就是一种特别流行的用于此目的的语音传输模型。 目前,深度赝品的创建需要大量的计算技能,但现在几乎任何人都可以创建它们。生成式人工智能系统迅速导致了许多法律和道德问题,比如由人工智能创建的图像和视频声称是真实的,但实际上并非如此,已经出现在媒体、娱乐和政治领域。
2024-12-14
ChatGPT的底层原理是什么
ChatGPT 的底层原理主要包括以下几个方面: 1. 数据获取与训练:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。 2. 神经网络结构:由非常简单的元素组成,尽管数量庞大。基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”(没有任何循环等)。 3. 生成文本方式:通过自回归生成,即把自己生成的下一个词和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复生成任意长的下文。 4. 训练目的:不是记忆,而是学习以单字接龙的方式训练模型,学习提问和回答的通用规律,实现泛化,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答。 5. 与搜索引擎的区别:搜索引擎无法给出没被数据库记忆的信息,而ChatGPT作为生成模型,可以创造不存在的文本。 其结果表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”,ChatGPT已经隐含地发现了它。同时,当人类生成语言时,许多方面的工作与ChatGPT似乎相当相似。此外,GPT的核心是单字接龙,在翻译等场合应用时,先直译再改写能使Transform机制更好地起作用。
2024-12-03
transformer的原理
Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型,由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点: 1. 自注意力机制:能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而不是像循环神经网络或卷积神经网络一样逐个位置处理。通过自注意力机制,模型可以根据输入序列中不同位置的重要程度,动态地分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码:由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为了使模型能够区分不同位置的词语,Transformer 模型引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息。位置编码通常是基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量,可以帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制:通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化:在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使得模型更容易训练和优化;层归一化可以加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络:在每个注意力子层之后,Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 通过以上关键点,Transformer 模型能够有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并在各种序列到序列的任务中取得了优异的性能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-22
ai技术商业应用典型案例
以下是一些 AI 技术商业应用的典型案例: 企业运营: 日常办公文档材料撰写整理。 营销对话机器人,进行市场分析和提供销售策略咨询。 法律文书起草、案例分析以及法律条文梳理。 人力资源方面的简历筛选、预招聘和员工培训。 教育: 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 针对学生情况以及兴趣定制化学习内容。 论文初稿搭建及论文审核。 帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体: 定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情和开放式结局。 出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营。 数字虚拟人直播。 游戏平台代码重构。 AI 自动生成副本。 零售/电商: 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险: 个人金融理财顾问。 贷款信息摘要及初始批复。 识别并检测欺诈活动风险。 客服中心分析及内容洞察。 保险理赔处理及分析。 投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车: 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学: 研发阶段靶点发现及产品成药性。 医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理。 医药代表培训及知识库建立。 分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 此外,还有以下具体案例: 京东物流仓储管理系统:利用数据分析、机器学习等技术优化物流仓储管理,提高运营效率。例如通过智能算法优化货物存储位置,减少拣货时间。 BOSS 直聘简历筛选功能:利用自然语言处理、机器学习技术快速筛选简历,提高招聘效率。根据企业的招聘要求,提取关键信息,为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房租赁管理功能:利用数据分析、自然语言处理技术管理房地产租赁业务,提高效率。根据租客的需求和偏好,自动推荐合适的房源。 腾讯游戏社交平台:利用数据分析、机器学习技术为玩家提供社交功能,增强游戏体验。根据玩家的游戏历史和兴趣爱好,推荐可能成为好友的玩家。
2024-12-25
我想要一些关于AI的研究报告,技术、产业、产品方面都可以
以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告: 《》:Kimi 发布视觉思考模型 k1,在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造,原生支持端到端图像理解和思维链技术,并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》:由量子位智库发布,聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律,对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇,探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况,包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业,展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构,大致可分为:上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发),详细内容参见图 5 和图 6。 此外,还有以下相关的课件和内容供您参考: 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】:https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02:2023 年年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI:https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01:安克创新的 AI 实践分析:https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】
2024-12-24
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 降低开发成本:借助人工智能的内容创作工具,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等,能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期:例如通过程序化内容生成,包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等,从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验:AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成: 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司,基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%,降低 20%80%的成本。 文生图:通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图,适配度高。 图生图:原画师或美术可以使用,用一个线稿或原画,在原画基础上加一些 Prompt 和参数,就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染:用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染,例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营: 智能 NPC 互动:保持长期记忆,保持人物个性和对话表现形式,同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营:如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让更多玩家在游戏之外,在社群里面很好地互动,基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下: 1. AIGC 技术:基于大语言模型和扩散模型,通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练,能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成:利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析,从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面:通过构建智能模型,对玩家的行为和需求进行分析和预测,从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 借助人工智能的内容创作工具,降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度,带来新体验,创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助:经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作:如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作,利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界,且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用:出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型,包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本:整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本,例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面: 1. 生成式 AI:这是一种机器学习类别,计算机能根据用户提示生成新内容,在文本和图像方面应用较为成熟,甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化:早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序,如今借助更快的微处理器和云技术,可构建大型神经网络,实现更复杂的模式识别和表示,使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向: 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界,虽然在特定游戏环境中成果显著,但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命,如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助,经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外,狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家,广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术,如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展,人工智能不仅用于“玩游戏”,还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。
2024-12-22