AIGC的產(chǎn)品形態(tài)有哪些？1、基礎(chǔ)層（模型服務）基礎(chǔ)層為采用預訓練大模型搭建的基礎(chǔ)設施。由于開發(fā)預訓練大模型技術(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。如谷歌、微軟、Meta、OpenAI、DeepMind、?；A(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、定制化的應用模型或工具。在AIGC的應用場景中基于大模型抽取出個性化、定制化的應用模型或工具滿足行業(yè)需求。如基于開源的StableDiffusion大模型所開發(fā)的二次元風格圖像生成器，滿足特定行業(yè)場景需求。中間層的產(chǎn)品形態(tài)、商業(yè)模式與基礎(chǔ)層保持一致，分別為接口調(diào)用費與平臺軟件費。3、應用層（2C）應用層主要基于基礎(chǔ)層與中間層開發(fā)，面向C端的場景化工具或軟件產(chǎn)品。應用層更加關(guān)注用戶的需求，將AIGC技術(shù)切實融入用戶需求，實現(xiàn)不同形態(tài)、不同功能的產(chǎn)品落地?？梢酝ㄟ^網(wǎng)頁、小程序、群聊、app等不同的載體呈現(xiàn)。人工智能技術(shù)被用于導彈系統(tǒng)和預警顯示以 及其它先進武器.AI技術(shù)也進入了家庭。什么是AIGC前景

    VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團隊提出，將Transformer應用至圖像分類任務，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)與標準的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)絡結(jié)構(gòu)設計，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，能夠更好地學習和編碼數(shù)據(jù)中蘊含的知識，正在成為視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)網(wǎng)絡架構(gòu)。以ViT為代替的視覺大模型賦予了AI感知、理解視覺數(shù)據(jù)的能力，助力AIGC發(fā)展。2、預訓練大模型雖然過去各種模型層出不窮，但是生成的內(nèi)容偏簡單且質(zhì)量不高，遠不能夠滿足現(xiàn)實場景中靈活多變以高質(zhì)量內(nèi)容生成的要求。預訓練大模型的出現(xiàn)使AIGC發(fā)生質(zhì)變，諸多問題得以解決。大模型在CV/NLP/多模態(tài)領(lǐng)域成果頗豐，并如下表的經(jīng)典模型。 什么是AIGC前景1956年，被認為是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學會將許多對機器智能感興趣的行家學者聚集在一起。

    一.AIGC是什么？AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說，就是以前本來需要人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作，現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上，AIGC是指利用AI自動生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動寫作、自動設計等。在廣義上，AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù)，它可以基于訓練數(shù)據(jù)和生成算法模型，自主生成創(chuàng)造新的文本、圖像、音樂、視頻、3D交互內(nèi)容等各種形式的內(nèi)容和數(shù)據(jù)。二.AIGC發(fā)展歷史AIGC的發(fā)展歷程可以分成三個階段：早期萌芽階段（上世紀50年代至90年代中期），沉淀累積階段（上世紀90年代至本世紀10年代中期），快速發(fā)展階段（本世紀10年代中期至今）。在早期萌芽階段（1950s~1990s）由于技術(shù)限制，AIGC有限于小范圍實驗和應用，例如1957年出現(xiàn)了首支電腦創(chuàng)作的音樂作品《依利亞克組曲（IlliacSuite）》。然而在80年代末至90年代中期，由于高成本和難以商業(yè)化，AIGC的資本投入有限，因此未能取得許多斐然進展。作者：HOTAIGC鏈接：源：簡書著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。

    應用：在擴散模型（diffusionmodel）的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了多種令人印象深刻的應用，比如：圖像超分、圖像上色、文本生成圖片、全景圖像生成等。如下圖，中間圖像作為輸入，基于擴散模型，生成左右視角兩張圖，輸入圖像與生成圖像共同拼接程一張全景圖像。生成全景圖像產(chǎn)品與模型：在擴散模型的基礎(chǔ)上，各公司與研究機構(gòu)開發(fā)出的代替產(chǎn)品如下：DALL-E2（OpenAI文本生成圖像，圖像生成圖像）DALL-E2由美國OpenAI公司在2022年4月發(fā)布，并在2022年9月28日，在OpenAI網(wǎng)站向公眾開放，提供數(shù)量有限的無償圖像和額外的購買圖像服務。Imagen（GoogleResearch文本生成圖像）Imagen是2022年5月谷歌發(fā)布的文本到圖像的擴散模型，該模型目前不對外開放。用戶可通過輸入描述性文本，生成圖文匹配的圖像。StableDiffusion（StabilityAI文本生成圖像，代碼與模型開源）2022年8月，StabilityAI發(fā)布了StableDiffusion，這是一種類似于DALL-E2與Imagen的開源Diffusion模型，代碼與模型權(quán)重均向公眾開放。（4）Transformer2017年由谷歌提出，采用注意力機制（attention）對輸入數(shù)據(jù)重要性的不同而分配不同權(quán)重，其并行化處理的優(yōu)勢能夠使其在更大的數(shù)據(jù)集訓練，加速了GPT等預訓練大模型的發(fā)展。 當越來越多的程序涌現(xiàn)時，MCCARTHY正忙于一個AI史上的突破.

    本詞條由“科普中國”科學百科詞條編寫與應用工作項目審核。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)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。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，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學等。人工智能是包括十分普遍的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等。總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。 意識和環(huán)境是困擾研究的兩大難題。我們到底應該怎樣去制造智能機器呢？什么是AIGC前景

個人電腦和眾多技術(shù)雜志使計算機技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.什么是AIGC前景

    計算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神經(jīng)網(wǎng)絡和聯(lián)結(jié)主義.這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬于計算智能學科研究范疇。統(tǒng)計學法90年代，人工智能研究發(fā)展出復雜的數(shù)學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結(jié)果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智能成功的原因。共用的數(shù)學語言也允許已有學科的合作（如數(shù)學，經(jīng)濟或運籌學）?！案镄隆焙汀癗EATS的成功”。有人批評這些技術(shù)太專注于特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智能目標。集成方法智能AGENT范式智能AGENT是一個會感知環(huán)境并作出行動以達致目標的系統(tǒng)。 什么是AIGC前景