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AIGC賦能服飾電商,，助力降本增效AIGC可以為商家提供大量創(chuàng)意素材，電商廣告正是對創(chuàng)意營銷素材需求量很大的領(lǐng)域，阿里巴巴的AI設(shè)計師“魯班”就是應(yīng)用于此,。除了通用型廣告,，AIGC在電商服飾領(lǐng)域用途更多,。一般說來,，服飾領(lǐng)域都采用“小單快返”的模式,，即先小批量生產(chǎn)多種樣式的服飾產(chǎn)品投入市場,，快速獲取市場反饋,，對精良產(chǎn)品加大投入，在試出爆款的同時減小庫存壓力,。但這種方式對產(chǎn)品圖片的需求量很大,，如果有上千種服飾產(chǎn)品分別找模特再牌照修圖，無疑會耗費極大的時間和成本,。成立于2020年的ZMO公司就運用AIGC解決這個問題,，商家只需在ZMO平臺上傳產(chǎn)品圖和模特圖就可以得到展示圖。借助AIGC,，更多...

這是智能化研究者夢寐以求的東西,。2013年,，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法,。作者發(fā)現(xiàn),，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學(xué)會“創(chuàng)造”提供了一種方法。本質(zhì)上,，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當(dāng)有效的途徑,。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”,。從此,，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造,。計算機學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力,，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候,，作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認識,。數(shù)學(xué)簡潔，清晰,，可靠性,、模式化強。在...

短視頻策劃：AIGC可以利用計算機數(shù)據(jù)算法和圖像處理技術(shù),，自動生成短視頻拍攝的腳本,，生成對應(yīng)的參考樣片，也可以從大量的素材中選取的片段,，并進行自動剪輯和編輯,，以快速生成吸引人的短視頻內(nèi)容。廣告創(chuàng)意：AIGC可以利用計算機視覺和圖像識別算法,，分析大量的圖像和視頻數(shù)據(jù),，從中提取特征并生成創(chuàng)意性的廣告內(nèi)容。它可以根據(jù)目標(biāo)受眾的喜好和需求,，自動生成個性化的廣告,，并優(yōu)化廣告投放效果。游戲設(shè)計：AIGC可以在游戲設(shè)計過程中發(fā)揮重要作用,。它可以幫助游戲開發(fā)人員創(chuàng)建智能的虛擬角色和敵對AI,，增強游戲的可玩性和挑戰(zhàn)性。同時,，AIGC還可以分析玩家行為和反饋數(shù)據(jù),，提供個性化的游戲體驗，優(yōu)化游戲關(guān)卡設(shè)計...

VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出,，將Transformer應(yīng)用至圖像分類任務(wù),，此后Transformer開始在CV領(lǐng)域大放異彩,。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer,，后續(xù)與標(biāo)準(zhǔn)的Transformer處理方式相同,。以ViT為基礎(chǔ)衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer,，ViTAETransformer等,。ViT通過將人類先驗經(jīng)驗知識引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，獲得了更快的收斂速度,、更低的計算代價,、更多的特征尺度、更強的泛化能力,，能夠更好地學(xué)習(xí)和編碼數(shù)據(jù)中蘊含的知識,，...

現(xiàn)代電子計算機的產(chǎn)生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬,。弱人工智能如今不斷地迅猛發(fā)展,，尤其是2008年經(jīng)濟危機后，美日歐希望借機器人等實現(xiàn)再工業(yè)化,，工業(yè)機器人以比以往任何時候更快的速度發(fā)展,，更加帶動了弱人工智能和相關(guān)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經(jīng)能用機器人實現(xiàn),。而強人工智能則暫時處于瓶頸，還需要科學(xué)家們和人類的努力,。用來研究人工智能的主要物質(zhì)基礎(chǔ)以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)平臺的機器就是計算機,，人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外,，人工智能還涉及信息論,、控制論、自動化,、仿生學(xué),、生物學(xué)、心理學(xué),、數(shù)理邏輯,、語言...

AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1,、基礎(chǔ)層（模型服務(wù)）基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施,。由于開發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)門檻高、投入成本高,，因此,，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導(dǎo),。如谷歌、微軟,、Meta,、OpenAI、DeepMind,、,。基礎(chǔ)層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費,；另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用,。2、中間層（2B）該層與基礎(chǔ)層的特別主要區(qū)別在于,，中間層不具備開發(fā)大模型的能力,，但是可基于開源大模型等開源技術(shù)進行改進、抽取或模型二次開發(fā),。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的場景化,、垂直化、定制化的應(yīng)用模型或工具,。在AIGC的應(yīng)用場景中基于大模型抽...

智能數(shù)字內(nèi)容編輯：智能數(shù)字內(nèi)容編輯通過對內(nèi)容的理解以及屬性控制,，進而實現(xiàn)對內(nèi)容的修改。如在計算機視覺領(lǐng)域,，通過對視頻內(nèi)容的理解實現(xiàn)不同場景視頻片段的剪輯,。通過人體部位檢測以及目標(biāo)衣服的變形控制與截斷處理，將目標(biāo)衣服覆蓋至人體部位,，實現(xiàn)虛擬試衣,。在語音信號處理領(lǐng)域，通過對音頻信號分析,，實現(xiàn)人聲與背景聲分離,。以上三個例子均在理解數(shù)字內(nèi)容的基礎(chǔ)上對內(nèi)容的編輯與控制?！緫?yīng)用】：視頻場景剪輯,、虛擬試衣、人聲分離等,。3,、智能數(shù)字內(nèi)容生成：智能數(shù)字內(nèi)容生成通過從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)抽象概念，并通過概念的組合生成全新的內(nèi)容,。如AI繪畫,，從海量繪畫中學(xué)習(xí)作品不同筆法、內(nèi)容,、藝術(shù)風(fēng)格,，并基于學(xué)習(xí)內(nèi)容重新生成...

2022年2月28日,，經(jīng)典美妝超級品類日活動開啟時，京東美妝虛擬主播“小美”就出現(xiàn)在蘭蔻,、歐萊雅,、OLAY等超過二十個美妝品牌直播間，開啟直播首秀,。虛擬人不僅五官形象由AI合成,，嘴型也可以利用AI精確匹配臺詞，動作靈活且流暢,，營造出較好的真實感,，為用戶帶來與真人無異的體驗。不過目前的虛擬主播更多的是與真人主播形成互補,，或者為沒有直播能力的的商家提供服務(wù),，還不能完全替代真人。虛擬主播要獲得更強的交互能力,，更好的與觀眾互動,，做出實時反饋，還需要AIGC相關(guān)技術(shù)的后續(xù)發(fā)展,。3,、AIGC+影視行業(yè)隨著虛擬技術(shù)的逐步到來，對影視內(nèi)容的需求也在爆發(fā)式增長,。為了滿足觀眾日益刁鉆的口味和挑剔的眼光...

AIGC推動創(chuàng)意落地,，突破表達瓶頸雖然AI能幫助人類更好的釋放創(chuàng)意，但從劇本到熒幕仍是一段漫長的距離,。從創(chuàng)意到表達的跨越,，AI可以保駕護航，幫助人類化不可能為可能,。舉例來說，當(dāng)前勞動密集型的影視生產(chǎn)方式難以滿足觀眾對質(zhì)量日益提高的要求,。2009年上映的《阿凡達》令全球觀眾旗艦了解3D電影的魅力,，此后沉浸式觀影體驗成了影視產(chǎn)業(yè)鏈上共同的追求。為了滿足這種追求,，影視特技與應(yīng)用呈現(xiàn)井噴式發(fā)展,，但后期制作與渲染，復(fù)雜程度也都水漲船高,，傳統(tǒng)的作業(yè)方式已經(jīng)難以為繼,，而AI技術(shù)就有推動變革的潛力。從技術(shù)角度來說,，影視特技行業(yè)的作業(yè)流程是極為繁瑣的,，比如場景中的建模就需要從一草一木,、一人一物開始，...

例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的,，如今計算機不但能完成這種計算,，而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確,，因此當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,，可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的，人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展,。它一方面不斷獲得新的進展,，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo),。通常,，“機器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計學(xué)”、“信息論”和“控制論”,。還包括其他非數(shù)學(xué)學(xué)科,。這類“機器學(xué)習(xí)”對“經(jīng)驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗中獲取知識,，學(xué)習(xí)策略,，在遇到類似的問題時，運用經(jīng)驗知識解決問題并積累新的經(jīng)...

本詞條由“科普中國”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項目審核,。人工智能（ArtificialIntelligence）,，英文縮寫為AI。[24]它是研究,、開發(fā)用于模擬,、延伸和擴展人的智能的理論、方法,、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),。人工智能是新一輪科技革新和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。[26]人工智能是智能學(xué)科重要的組成部分,，它企圖了解智能的實質(zhì),，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人,、語言識別,、圖像識別、自然語言處理和行家系統(tǒng)等,。人工智能從誕生以來,，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想,，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品,，將會是人類智慧的“容...

VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應(yīng)用至圖像分類任務(wù),，此后Transformer開始在CV領(lǐng)域大放異彩,。ViT將圖片分為14*14的patch，并對每個patch進行線性變換得到固定長度的向量送入Transformer,，后續(xù)與標(biāo)準(zhǔn)的Transformer處理方式相同,。以ViT為基礎(chǔ)衍生出了多重精良模型，如SwinTransformer,，ViTAETransformer等,。ViT通過將人類先驗經(jīng)驗知識引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，獲得了更快的收斂速度,、更低的計算代價,、更多的特征尺度、更強的泛化能力,，能夠更好地學(xué)習(xí)和編碼數(shù)據(jù)中蘊含的知識,，...

大腦模擬主條目：控制論和計算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代，許多研究者探索神經(jīng)病學(xué),，信息理論及控制論之間的聯(lián)系,。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能，如,。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960,，大部分人已經(jīng)放棄這個方法，盡管在80年代再次提出這些原理,。符號處理主條目：GOFAI當(dāng)20世紀(jì)50年代,，數(shù)字計算機研制成功，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理,。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué),，斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院，而各自有孑立的研究風(fēng)格,。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能),。60年代，符號方法...

關(guān)于什么是“智能”,，涉及到諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）,、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等問題,。人了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限,，對構(gòu)成人的智能的必要元素也了解有限,，所以就很難定義什么是人工智能。人工智能的研究往往涉及對人的智能本身的研究,。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題,。尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)?！倍硪粋€美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認為：“人工智能...

20世紀(jì)70年代以來,，人工智能被稱為世界三大技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù),、人工智能）,。也被認為是21世紀(jì)三大技術(shù)（基因工程、納米科學(xué),、人工智能）之一,。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,，并取得了豐碩的成果,，人工智能已逐步成為一個孑立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng),。人工智能是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí),、推理、思考,、規(guī)劃等）的學(xué)科,，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機,，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用,。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué),、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科,。可以說幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科...

借助AIGC技術(shù),，根據(jù)輸入的指令,，自動生成符合要求的文章、項目文案,、活動方案,、新媒體運營策略以及短視頻拍攝腳本等。自動圖像生成:利用AIGC技術(shù),，可以實現(xiàn)自動圖像生成,，如風(fēng)景,、建筑和角色設(shè)計，提高創(chuàng)作效率,。智能角色表現(xiàn):使得虛擬角色能夠擁有智能的行為表現(xiàn),，讓游戲和虛擬現(xiàn)實體驗更加生動逼真。自然語言處理:可以理解和處理自然語言,，實現(xiàn)智能對話和語音識別,。虛擬現(xiàn)實體驗:結(jié)合計算機圖形學(xué)技術(shù)，創(chuàng)造出身臨其境的虛擬現(xiàn)實體驗,，如虛擬旅游,、虛擬培訓(xùn)和心理醫(yī)療等方面。AIGC應(yīng)用場景新聞報道：AIGC可以通過自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù),，幫助新聞機構(gòu)分析海量的新聞數(shù)據(jù),，提供實時的信息監(jiān)測和事件預(yù)測能...

人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法,、機器學(xué)習(xí)和知識獲取,、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解,、計算機視覺,、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面,。研究方法如今沒有統(tǒng)一的原理或范式指導(dǎo)人工智能研究,。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結(jié)論的問題是：是否應(yīng)從心理或神經(jīng)方面模擬人工智能?或者像鳥類生物學(xué)對于航空工程一樣,，人類生物學(xué)對于人工智能研究是沒有關(guān)系的,？智能行為能否用簡單的原則（如邏輯或優(yōu)化）來描述？還是必須解決大量完全無關(guān)的問題,？智能是否可以使用高級符號表達,，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理,？JOHNHAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智能...

大腦模擬主條目：控制論和計算神經(jīng)科學(xué)20世紀(jì)40年代到50年代,，許多研究者探索神經(jīng)病學(xué)，信息理論及控制論之間的聯(lián)系,。其中還造出一些使用電子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造的初步智能,，如。這些研究者還經(jīng)常在普林斯頓大學(xué)和英國的RATIOCLUB舉行技術(shù)協(xié)會會議.直到1960,，大部分人已經(jīng)放棄這個方法,，盡管在80年代再次提出這些原理。符號處理主條目：GOFAI當(dāng)20世紀(jì)50年代,，數(shù)字計算機研制成功,，研究者開始探索人類智能是否能簡化成符號處理,。研究主要集中在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院,，而各自有孑立的研究風(fēng)格。JOHNHAUGELAND稱這些方法為GOFAI(出色的老式人工智能),。60年代,，符號方法...

（1）采集環(huán)節(jié)借助語音識別技術(shù)將語音實時轉(zhuǎn)換為文本，壓縮稿件生產(chǎn)過程中的重復(fù)性工作,，提高內(nèi)容生產(chǎn)效率,。采用智能寫作機器人，提升新聞資訊寫作的時效性,。（2）編輯環(huán)節(jié)采用AIGC技術(shù)對視頻畫質(zhì)修復(fù)與增強,，提升視頻質(zhì)量。此外,，可利用AIGC技術(shù)對視頻場景識別,，實現(xiàn)智能視頻剪輯。如人民日報社利用“智能云剪輯師”并能夠?qū)崿F(xiàn)自動匹配字幕,、人物實時追蹤與畫面抖動修復(fù)等功能,。2022冬奧會期間，央視視頻通過AI智能內(nèi)容剪輯系統(tǒng),，高效生產(chǎn)與發(fā)布冰雪項目視頻集錦內(nèi)容,。（3）播報環(huán)節(jié)AI合成主播開創(chuàng)了新聞領(lǐng)域?qū)崟r語音及人物動畫合成的先河，只需要輸入所需要播發(fā)的文本內(nèi)容,，計算機就會生成相應(yīng)的AI合成主播播...

AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些,？1、基礎(chǔ)層（模型服務(wù)）基礎(chǔ)層為采用預(yù)訓(xùn)練大模型搭建的基礎(chǔ)設(shè)施,。由于開發(fā)預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)門檻高,、投入成本高，因此,，該層主要由少數(shù)頭部企業(yè)或研發(fā)機構(gòu)主導(dǎo),。如谷歌、微軟,、Meta,、OpenAI、DeepMind,、,。基礎(chǔ)層的產(chǎn)品形態(tài)主要包括兩種：一種為通過受控的api接口收取調(diào)用費,；另一種為基于基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)專業(yè)的軟件平臺收取費用,。2,、中間層（2B）該層與基礎(chǔ)層的特別主要區(qū)別在于，中間層不具備開發(fā)大模型的能力,，但是可基于開源大模型等開源技術(shù)進行改進,、抽取或模型二次開發(fā)。該層為在大模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的場景化,、垂直化,、定制化的應(yīng)用模型或工具。在AIGC的應(yīng)用場景中基于大模型抽...

AIGC+資訊行業(yè)在信息化時代,，社會中充斥著各種資訊,，同時這些資訊也有高標(biāo)準(zhǔn)、需求大,、時效強等特點,。自2014年起，AIGC已開始用于新聞資訊領(lǐng)域,，因此資訊行業(yè)是AIGC商業(yè)化相對成熟的賽道,。、AIGC輔助信息收集,，打造堅實基礎(chǔ)精良的新聞產(chǎn)出必定需要全部,、高效、準(zhǔn)確的信息收集與整理的基礎(chǔ)上,。按照傳統(tǒng)的業(yè)模式,，工作人員需要親臨現(xiàn)場，通過各種手段才能獲得足夠且扎實的信息?，F(xiàn)在的AI已經(jīng)能對該環(huán)節(jié)高效賦能,，例如科大訊飛的AI轉(zhuǎn)寫工具可以幫助記者實時生成文稿，自動撰寫提綱,、精簡語句等,，進而提高工作效率，保證特別終產(chǎn)出的時效性,。除幫助獲取一手信息外,，AI也可以幫助精確檢索二手信息，收集素材,。...

這是智能化研究者夢寐以求的東西,。2013年，帝金數(shù)據(jù)普數(shù)中心數(shù)據(jù)研究員WANG開發(fā)了一種新的數(shù)據(jù)分析方法,，該方法導(dǎo)出了研究函數(shù)性質(zhì)的新方法,。作者發(fā)現(xiàn)，新數(shù)據(jù)分析方法給計算機學(xué)會“創(chuàng)造”提供了一種方法,。本質(zhì)上,，這種方法為人的“創(chuàng)造力”的模式化提供了一種相當(dāng)有效的途徑,。這種途徑是數(shù)學(xué)賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”,。從此,，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創(chuàng)造,。計算機學(xué)家們應(yīng)該斬釘截鐵地剝奪“精于創(chuàng)造”的計算機過于的操作能力,，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。當(dāng)回頭審視新方法的推演過程和數(shù)學(xué)的時候,，作者拓展了對思維和數(shù)學(xué)的認識。數(shù)學(xué)簡潔,，清晰,，可靠性、模式化強,。在...

【應(yīng)用】：圖像生成（AI繪畫）,、文本生成（AI寫作、ChatBot）,、視頻生成,、多模態(tài)生成等。從生成內(nèi)容層面AIGC可分為五個方面：1,、文本生成基于NLP的文本內(nèi)容生成根據(jù)使用場景可分為非交互式與交互式文本生成,。非交互式文本生成包括摘要/標(biāo)題生成、文本風(fēng)格遷移,、文章生成,、圖像生成文本等。交互式文本生成主要包括聊天機器人,、文本交互游戲等,。【代表性產(chǎn)品或模型】：JasperAI,、,、ChatGPT、Bard,、AIdungeon等,。2、圖像生成圖像生成根據(jù)使用場可分為圖像編輯修改與圖像自主生成,。圖像編輯修改可應(yīng)用于圖像超分,、圖像修復(fù)、人臉替換,、圖像去水印,、圖像背景去除等,。圖像自主生成包括端...

2023年1月，微軟必應(yīng)搜索（MicrosoftBingSearch）推出了一項創(chuàng)新的功能,，即聊天模式（ChatMode）,。這項功能允許用戶通過聊天框與必應(yīng)搜索進行交互，獲取信息,、娛樂,、創(chuàng)意等各種內(nèi)容。必應(yīng)搜索利用了先進的自然語言處理（NLP）和生成技術(shù),，能夠理解和回答用戶的各種問題和請求,，同時提供相關(guān)的網(wǎng)頁搜索結(jié)果、建議,、廣告等,。必應(yīng)搜索還能夠根據(jù)用戶的選擇，切換不同的模式,，如平衡模式（BalancedMode）,、創(chuàng)意模式（CreativeMode）和精確模式（PreciseMode），以滿足用戶的不同需求和偏好,。必應(yīng)搜索的聊天模式是AIGC領(lǐng)域的一個突破,，展示了人工智能與人類交...

AIGC推動創(chuàng)意落地，突破表達瓶頸雖然AI能幫助人類更好的釋放創(chuàng)意,，但從劇本到熒幕仍是一段漫長的距離,。從創(chuàng)意到表達的跨越，AI可以保駕護航,，幫助人類化不可能為可能,。舉例來說，當(dāng)前勞動密集型的影視生產(chǎn)方式難以滿足觀眾對質(zhì)量日益提高的要求,。2009年上映的《阿凡達》令全球觀眾旗艦了解3D電影的魅力,，此后沉浸式觀影體驗成了影視產(chǎn)業(yè)鏈上共同的追求。為了滿足這種追求,，影視特技與應(yīng)用呈現(xiàn)井噴式發(fā)展,，但后期制作與渲染，復(fù)雜程度也都水漲船高,，傳統(tǒng)的作業(yè)方式已經(jīng)難以為繼,，而AI技術(shù)就有推動變革的潛力。從技術(shù)角度來說,，影視特技行業(yè)的作業(yè)流程是極為繁瑣的,，比如場景中的建模就需要從一草一木、一人一物開始，...

1956年夏季,，以麥卡賽,、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會,，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題,，并提出了“人工智能”這一術(shù)語，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生,。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界國際象棋旗艦更是人工智能技術(shù)的一個完美表現(xiàn),。從1956年正式提出人工智能學(xué)科算起，50多年來,，取得長足的發(fā)展,，成為一門普遍的交叉和前沿科學(xué)?？偟恼f來,，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器,，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧,。什么樣的機器才是智慧的呢,？科學(xué)家已經(jīng)作出了汽車、火車...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）已經(jīng)成為了我們生活中不可或缺的一部分,。無論是在電商、辦公還是其他行業(yè)中,，AIGC都可以幫助人們更高效地完成任務(wù),，提高工作效率。在電商領(lǐng)域,，AIGC可以生成商品標(biāo)題,、描述、廣告文案和廣告圖等內(nèi)容,，幫助企業(yè)更好地推廣產(chǎn)品,。通過AIGC技術(shù)，企業(yè)可以快速生成大量的精良內(nèi)容,，提高商品的曝光率和銷售量,。同時，AIGC還可以幫助企業(yè)更好地了解消費者的需求和喜好,，從而更好地制定營銷策略,。在辦公領(lǐng)域，AIGC可以幫助人們更輕松地完成各種任務(wù)，如寫周報日報,、寫方案,、寫運營活動、制作PP...