龙岩企业AIGC是什么

英文全称是”AI Generated Content’',指的是利用人工智能来生产内容，其中AI是人工智能的简称，GC则是创作内容。AIGC可以包括各种形式的内容，如文章，新闻，音乐，绘画视频等。它的应用范围非常普遍，目前AIGC主要运用在文字，图像，视频，音频，游戏以及虚拟人等方面。

内容创作(GC)的生态产业有四个发展阶段：

行家生成内容（Professionally-Generated Content。PGC)

用户生成内容（User-Generated Generated Content)

   AI辅助生产内容（AI-Generated Content,AIGC)

2022年被称为 AIGC元年。2021年之前，AIGC生成主要还是文字，而新一代的模型可以处理的模态大为丰富且支持跨模态产，可以支持AI插画，文字生成配套视频等常见应用场景。 机器真的可以思考吗？人的思维只是一个复杂的计算机程序吗？龙岩企业AIGC是什么

    AIGC的中心技术有哪些？（1）变分自编码（VariationalAutoencoder，VAE）变分自编码器是深度生成模型中的一种，由Kingma等人在2014年提出，与传统的自编码器通过数值方式描述潜空间不同，它以概率方式对潜在空间进行观察，在数据生成方面应用价值较高。VAE分为两部分，编码器与解码器。编码器将原始高维输入数据转换为潜在空间的概率分布描述；解码器从采样的数据进行重建生成新数据。VAE模型（2）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）2014年IanGoodFellow提出了生成对抗网络，成为早期出名的生成模型。GAN使用零和博弈策略学习，在图像生成中应用普遍。以GAN为基础产生了多种变体，如DCGAN，StytleGAN，CycleGAN等。GAN模型GAN包含两个部分：生成器：学习生成合理的数据。对于图像生成来说是给定一个向量，生成一张图片。其生成的数据作为判别器的负样本。判别器：判别输入是生成数据还是真实数据。网络输出越接近于0，生成数据可能性越大；反之，真实数据可能性越大。 厦门科技AIGC趋势熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大。

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌团队提出，将Transformer应用至图像分类任务，此后Transformer开始在CV领域大放异彩。ViT将图片分为14*14的patch，并对每个patch进行线性变换得到固定长度的向量送入Transformer，后续与标准的Transformer处理方式相同。以ViT为基础衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer，ViTAETransformer等。ViT通过将人类先验经验知识引入网络结构设计，获得了更快的收敛速度、更低的计算代价、更多的特征尺度、更强的泛化能力，能够更好地学习和编码数据中蕴含的知识，正在成为视觉领域的基础网络架构。以ViT为代替的视觉大模型赋予了AI感知、理解视觉数据的能力，助力AIGC发展。2、预训练大模型虽然过去各种模型层出不穷，但是生成的内容偏简单且质量不高，远不能够满足现实场景中灵活多变以高质量内容生成的要求。预训练大模型的出现使AIGC发生质变，诸多问题得以解决。大模型在CV/NLP/多模态领域成果颇丰，并如下表的经典模型。

    视频生成视频生成与图像生成在原理上相似，主要分为视频编辑与视频自主生成。视频编辑可应用于视频超分（视频画质增强）、视频修复（老电影上色、画质修复）、视频画面剪辑（识别画面内容，自动场景剪辑）。视频自主生成可应用于图像生成视频（给定参照图像，生成一段运动视频）、文本生成视频（给定一段描述性文字，生成内容相符视频）。【代表性产品或模型】：Deepfake，videoGPT，Gliacloud、Make-A-Video、Imagenvideo等。5、多模态生成以上四种模态可以进行组合搭配，进行模态间转换生成。如文本生成图像（AI绘画、根据prompt提示语生成特定风格图像）、文本生成音频（AI作曲、根据prompt提示语生成特定场景音频）、文本生成视频（AI视频制作、根据一段描述性文本生成语义内容相符视频片段）、图像生成文本（根据图像生成标题、根据图像生成故事）、图像生成视频。【代表性产品或模型】：DALL-E、MidJourney、StableDiffusion等。 而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。

    智能模拟机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，行家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。学科范畴人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。涉及学科哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。研究范畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。安全问题人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性，自我保护意识，情感和自发行为。因此，人工智能的安全可控问题要同步从技术层面来解决。随着技术的发展成熟，监管形式可能逐步发生变化。 所谓智能，就是人脑比较过去、预测未来的能力。莆田企业AIGC费用

以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域。龙岩企业AIGC是什么

    AIGC+资讯行业在信息化时代，社会中充斥着各种资讯，同时这些资讯也有高标准、需求大、时效强等特点。自2014年起，AIGC已开始用于新闻资讯领域，因此资讯行业是AIGC商业化相对成熟的赛道。、AIGC辅助信息收集，打造坚实基础精良的新闻产出必定需要全部、高效、准确的信息收集与整理的基础上。按照传统的业模式，工作人员需要亲临现场，通过各种手段才能获得足够且扎实的信息。现在的AI已经能对该环节高效赋能，例如科大讯飞的AI转写工具可以帮助记者实时生成文稿，自动撰写提纲、精简语句等，进而提高工作效率，保证特别终产出的时效性。除帮助获取一手信息外，AI也可以帮助精确检索二手信息，收集素材。在高性能的AIGC工具如ChatGPT出现后，就可以像常人对话一样直接提问并获得答案。虽然难免还是会有这样那样的问题，但作为工具而言，AIGC的意义已经非常明显了。、AIGC支持资讯生成，实现高效产出在资讯写作等生成环节，基于自然语言生成和自然语言处理技术，AIGC已经逐步得到从业者和消费者的认可，因此有不少企业积极参与其中。以产出数量为例，雅虎等外媒合作的AutomatedInsights，其撰稿工具Wordsmith能在一分钟内生成两千条新闻。 龙岩企业AIGC是什么