VisionTransformer(ViT)2020年由谷歌團(tuán)隊(duì)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(duì)每個(gè)patch進(jìn)行線性變換得到固定長(zhǎng)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(guò)將人類先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)引入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，獲得了更快的收斂速度、更低的計(jì)算代價(jià)、更多的特征尺度、更強(qiáng)的泛化能力，能夠更好地學(xué)習(xí)和編碼數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的知識(shí)，正在成為視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)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(yù)訓(xùn)練大模型雖然過(guò)去各種模型層出不窮，但是生成的內(nèi)容偏簡(jiǎn)單且質(zhì)量不高，遠(yuǎn)不能夠滿足現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中靈活多變以高質(zhì)量?jī)?nèi)容生成的要求。預(yù)訓(xùn)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。 它應(yīng)該像大腦一樣運(yùn)轉(zhuǎn)？它是否需要軀體？福州bilibiliAIGC用處

    智能模擬機(jī)器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識(shí)別，人臉識(shí)別，視網(wǎng)膜識(shí)別，虹膜識(shí)別，掌紋識(shí)別，行家系統(tǒng)，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應(yīng)與辨證處理。學(xué)科范疇人工智能是一門邊沿學(xué)科，屬于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科。涉及學(xué)科哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，數(shù)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)，心理學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，信息論，控制論，不定性論，仿生學(xué)，社會(huì)結(jié)構(gòu)學(xué)與科學(xué)發(fā)展觀。研究范疇語(yǔ)言的學(xué)習(xí)與處理，知識(shí)表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識(shí)獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識(shí)別，邏輯程序設(shè)計(jì)，軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法人類思維方式，關(guān)鍵的難題還是機(jī)器的自主創(chuàng)造性思維能力的塑造與提升。安全問題人工智能還在研究中，但有學(xué)者認(rèn)為讓計(jì)算機(jī)擁有智商是很危險(xiǎn)的，它可能會(huì)反抗人類。這種隱患也在多部電影中發(fā)生過(guò)，其主要的關(guān)鍵是允不允許機(jī)器擁有自主意識(shí)的產(chǎn)生與延續(xù)，如果使機(jī)器擁有自主意識(shí)，則意味著機(jī)器具有與人同等或類似的創(chuàng)造性，自我保護(hù)意識(shí)，情感和自發(fā)行為。因此，人工智能的安全可控問題要同步從技術(shù)層面來(lái)解決。隨著技術(shù)的發(fā)展成熟，監(jiān)管形式可能逐步發(fā)生變化。 福州網(wǎng)絡(luò)AIGC用處大腦不是計(jì)算機(jī)，不會(huì)亦步亦趨、按部就班的根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出。

    例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的，如今計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)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(jì)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(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)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(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，另一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。通常，“機(jī)器學(xué)習(xí)”的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是“統(tǒng)計(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)”對(duì)“經(jīng)驗(yàn)”的依賴性很強(qiáng)。計(jì)算機(jī)需要不斷從解決一類問題的經(jīng)驗(yàn)中獲取知識(shí)，學(xué)習(xí)策略，在遇到類似的問題時(shí)，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)解決問題并積累新的經(jīng)驗(yàn)，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學(xué)習(xí)方式稱之為“連續(xù)型學(xué)習(xí)”。但人類除了會(huì)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)之外，還會(huì)創(chuàng)造，即“跳躍型學(xué)習(xí)”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來(lái)，計(jì)算機(jī)特別難學(xué)會(huì)的就是“頓悟”。

    借助AIGC技術(shù)，根據(jù)輸入的指令，自動(dòng)生成符合要求的文章、項(xiàng)目文案、活動(dòng)方案、新媒體運(yùn)營(yíng)策略以及短視頻拍攝腳本等。自動(dòng)圖像生成:利用AIGC技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)圖像生成，如風(fēng)景、建筑和角色設(shè)計(jì)，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(shí)體驗(yàn)更加生動(dòng)逼真。自然語(yǔ)言處理:可以理解和處理自然語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)智能對(duì)話和語(yǔ)音識(shí)別。虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn):結(jié)合計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)，創(chuàng)造出身臨其境的虛擬現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)，如虛擬旅游、虛擬培訓(xùn)和心理醫(yī)療等方面。AIGC應(yīng)用場(chǎng)景新聞報(bào)道：AIGC可以通過(guò)自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助新聞機(jī)構(gòu)分析海量的新聞數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的信息監(jiān)測(cè)和事件預(yù)測(cè)能力。它還可以生成自動(dòng)摘要、分類和標(biāo)記新聞文章，輔助記者進(jìn)行快速信息篩選和挖掘。新媒體運(yùn)營(yíng)：AIGC可以通過(guò)分析社交媒體數(shù)據(jù)和用戶行為模式，幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)優(yōu)化其社交媒體運(yùn)營(yíng)策略。它可以識(shí)別熱門話題和趨勢(shì)，推薦合適的內(nèi)容發(fā)布時(shí)間和方式，并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持。 "邏輯行家"對(duì)公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個(gè)重要的里程碑。

    簡(jiǎn)單的智能AGENT是那些可以解決特定問題的程序。更復(fù)雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些范式可以讓研究者研究單獨(dú)的問題和找出有用且可驗(yàn)證的方案，而不需考慮單一的方法。一個(gè)解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號(hào)方法和邏輯方法，一些則是子符號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或其他新的方法。范式同時(shí)也給研究者提供一個(gè)與其他領(lǐng)域溝通的共同語(yǔ)言--如決策論和經(jīng)濟(jì)學(xué)（也使用ABSTRACTAGENTS的概念）。90年代智能AGENT范式被普遍接受。AGENT體系結(jié)構(gòu)和認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)研究者設(shè)計(jì)出一些系統(tǒng)來(lái)處理多ANGENT系統(tǒng)中智能AGENT之間的相互作用。一個(gè)系統(tǒng)中包含符號(hào)和子符號(hào)部分的系統(tǒng)稱為混合智能系統(tǒng)，而對(duì)這種系統(tǒng)的研究則是人工智能系統(tǒng)集成。分級(jí)控制系統(tǒng)則給反應(yīng)級(jí)別的子符號(hào)AI的傳統(tǒng)符號(hào)AI提供橋梁，同時(shí)放寬了規(guī)劃和世界建模的時(shí)間。RODNEYBROOKS的SUBSUMPTIONARCHITECTURE就是一個(gè)早期的分級(jí)系統(tǒng)計(jì)劃。 而從一個(gè)語(yǔ)言研究者的角度來(lái)看，要讓機(jī)器與人之間自由交流那是相當(dāng)困難的，是一個(gè)永無(wú)答案的問題。。南平AIGC為什么重要

問題."邏輯行家"對(duì)公眾和AI研究領(lǐng)域產(chǎn)生的影響使它成為AI發(fā)展中一個(gè)重要的里程碑.福州bilibiliAIGC用處

    那么，下一次員工所做的PPT很大概率還是不符合要求，因?yàn)?，沒有反饋思考，沒有HFRL，自然不會(huì)做出符合要求的工作。ChatGPT亦是如此。ChatGPT能夠回答出好的問題與它的“領(lǐng)導(dǎo)”所秉持的價(jià)值觀有很大關(guān)系。因此，你的“點(diǎn)踩”可能會(huì)影響ChatGPT的回答。ChatGPT的斐然特點(diǎn)如下：（3）多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型CLIP（OpenAI）2021年美國(guó)OpenAI公司發(fā)布了跨模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型CLIP，該模型采用從互聯(lián)網(wǎng)收集的4億對(duì)圖文對(duì)。采用雙塔模型與比對(duì)學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式進(jìn)行訓(xùn)練。CLIP的英文全稱是ContrastiveLanguage-ImagePre-training，即一種基于對(duì)比文本-圖像對(duì)的預(yù)訓(xùn)練方法或者模型。簡(jiǎn)單說(shuō)，CLIP將圖片與圖片描述一起訓(xùn)練，達(dá)到的目的：給定一句文本，匹配到與文本內(nèi)容相符的圖片；給定一張圖片，匹配到與圖片相符的文本。 福州bilibiliAIGC用處