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任务三初探国内外AIGC的类型与应用
了解AIGC应用在不同标准下的各种分类及应用了解大语言模型工具的选择与应用方法掌握国内外不同大语言模型工具的注册与简单应用了解人工智能在中华文化传播上的作用学习目标
任务背景
任务背景随着科技的飞速进步,人工智能已逐渐渗透到我们生活的方方面面,其中,AIGC(人工智能生成内容)技术更是引领着一场全新的变革。AIGC不仅重塑了我们的信息获取方式,还正以前所未有的深度与广度渗透到社会生活的各个领域,对全球信息传播、创新生产、文化交流乃至经济格局产生深远影响。面对这一科技浪潮带来的机遇与挑战,新时代学子,尤其是初入象牙塔的新生们,亟需提升对AIGC的认知与理解,以期在未来的学习、研究与职业生涯中把握时代脉搏,顺应科技趋势。小明通过前面两个任务的学习,已经深刻了解AIGC对自己的重要性,拟先从应用和体验角度,着手了解国内外各类AIGC及其应用,为后续研习AIGC做有益的探索。
任务分析
任务分析快速了解国内外AIGC应用的有效途径多种多样,实践是非常重要的手段之一,通过亲自动手使用AIGC工具,可以直接感知AIGC技术的实际应用效果,有助于锻炼动手能力,掌握使用AIGC工具的方法和技巧,培养运用AIGC解决实际问题的能力。本任务可以从以下几个方面进行着手:(1)AIGC应用的多维度分类(2)国内主流AIGC的现状(3)国外主流AIGC的现状(4)主流AIGC工具的体验
相关知识
3.1AIGC应用的多维度分类
3.1AIGC应用的多维度分类从应用的角度,AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,人工智能生成内容)可以按照以下方式进行分类:1.按生成内容类型:文本生成:包括文章写作、新闻报道、故事创作、诗歌编撰、对话生成、问答系统、文档摘要、翻译、剧本撰写等。图像生成:如艺术画作、插图设计、照片编辑、头像制作、产品渲染、地图可视化、医学影像合成等。视频生成:包括短视频创作、动画制作、特效合成、电影预告片、虚拟主播播报、实时视频流增强等。音频生成:如音乐创作(旋律、编曲、混音)、语音合成(文本转语音)、音频编辑、环境声效生成等。3D/VR/AR内容:包括虚拟场景构建、3D模型设计、数字人创建、元宇宙环境内容生成等。
3.1AIGC应用的多维度分类2.按技术手段:基于规则的系统:利用预定义的规则和模板生成内容,适用于结构化或半结构化数据的场景。统计学习模型:如语言模型、深度学习模型,通过学习大量数据中的模式来生成自然语言文本、图像特征或其他类型的内容。生成对抗网络(GANs):在图像、音频、视频等领域用于生成逼真内容,通过两个神经网络(生成器和判别器)的对抗训练过程实现。变分自编码器(VAEs):常用于生成新样本,通过学习数据的潜在表示并解码生成新的内容。扩散模型:近期兴起的一种生成模型,尤其在图像生成中表现出色,通过逐步去除噪声以生成高质量内容。强化学习:在特定任务中,通过智能体与环境交互学习最优策略,可用于生成游戏关卡、对话策略等。
3.1AIGC应用的多维度分类3.按用户交互方式:无干预生成:AI完全自主地根据训练数据或设定的主题生成内容,无需用户实时交互。辅助生成:用户输入初始信息或设定参数,AI提供创作建议、草稿生成、素材推荐等,用户可在此基础上进行修改和完善。交互式生成:用户与AI实时互动,通过对话、调整参数、提供反馈等方式共同创作内容。这些分类方式并非互斥,实际应用中,一个具体的AIGC产品或服务可能同时涉及多种内容类型、服务于多个行业、采用混合的技术手段,并支持不同的用户交互模式。随着技术的发展和市场需求的变化,AIGC的应用分类可能会进一步细化或出现新的类别。
3.1AIGC应用的多维度分类交互式生成辅助生成无干预生成AI完全自主地根据训练数据或设定的主题生成内容,无需用户实时交互。用户输入初始信息或设定参数,AI提供创作建议、草稿生成、素材推荐等,用户可在此基础上进行修改和完善。用户与AI实时互动,通过对话、调整参数、提供反馈等方式共同创作内容。按用户交互方式这些分类方式并非互斥,实际应用中,一个具体的AIGC产品或服务可能同时涉及多种内容类型、服务于多个行业、采用混合的技术手段,并支持不同的用户交互模式。随着技术的发展和市场需求的变化,AIGC的应用分类可能会进一步细化或出现新的类别。
3.1AIGC应用的多维度分类4.按行业应用01娱乐与媒体游戏内容生成(如关卡设计、角色定制)、影视剧本创作、新闻稿件撰写、社交媒体内容生产、音乐专辑制作等。07科研与学术论文摘要生成、研究假设提出、实验设计辅助、文献综述撰写等。02教育教材编写、课件制作、智能辅导、个性化学习资源生成、在线课程脚本创作等。06商业与咨询市场分析报告
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