当前位置: 首页 > news >正文

人工智能前沿讲座——AIGC

目录

前情提要

一、什么是AIGC

AIGC与传统的AI有何区别?

二、发展历程

GAN 生成对抗网络

大模型与Transformer

Transformer\BERT\GPT

扩散模型和稳定扩散模型

三、AIGC的发展应用

新质生产力


前情提要

小学期某一门课的笔记,老师名字隐去,第一篇没意识到要记笔记,讲的蛮不错的。

主要内容:AIGC+什么是新质生产力?

一、什么是AIGC

AIGC:生成式人工智能。以生成对抗网络GAN,大型预训练模型(大语言模型)LLM等为代表的人工智能方法,生成与内容相关的技术。

用文本生成图片、视频、药物结构、论文等等。

2022年4月福州微信视频通话AI诈骗,仅用10分钟,诈骗430万元。

暂时AI扫手比扫脸更安全。运动的手数据少。

AIGC与传统的AI有何区别?

演绎逻辑(一般到特殊);归纳逻辑(特殊到一般、可以创造新知识,不过可能有错误,但尝试多次可以提高准确率)。

判别式AI

生成式AI

典型应用

人脸识别、风险控制

CHATGPT

技术原理

条件概率

联合概率

特点

明察秋毫死水一潭

天马行空

颠覆性技术:能否将边际成本转化为固定成本。

如互联网就是一种颠覆性技术。没有互联网PPT要线下复制100次,而现在线上QQ就可以看老师的PPT。

AIGC技术会把创造和知识服务工作的边际成本降至0,从而产生巨大的劳动生产率和经济价值。

以前要画一副情侣100幅,需要学习达到一定的专业水平。需要几天甚至几十天的工作。现在几分钟就可以实现。

AIGC是一种颠覆性技术的理解如上。

二、发展历程

GAN 生成对抗网络

左右互搏

Training set ->

                                                                 ->判别器(真/假)

Random ->Generator(fake image)->

一部分要生成各种各样的内容要骗过判别器。

判别器要拼命修改参数分别人是人生成还是机器生成。

最后生成器可以用来生成内容,判别器可以用来分辨。

大模型与Transformer

大力出奇迹

特点:规模大、多任务、消耗大。

总有一天会达到天花板,如芯片中的摩尔定律。

Transformer\BERT\GPT

AIGC的核心是两个部分:理解+生成

  1. Transformer使用自注意力机制进行编码和解码,尤其擅长以并行方式处理长序列数据。
  2. BERT使用掩码语言模型和下一句预测任务进行训练,更好理解语言中的上下文信息。
  3. GPT(Generative Pre-Trained)大模型是一种基于自回归模型的语言模型,能够生成连贯、自然的文本内容。

1、运动的东西比静止的东西更容易吸引我们的注意力,这就是一种注意力机制(危机感)。

长序列数据:如小说。

Transformer类似接龙游戏:哪吒闹海、海---。海阔天空是可能的一个结果。

2、BERT类似完形填空。

3、走神,没听到。

扩散模型和稳定扩散模型

往一瓶纯净水中滴一滴墨水

生成图像、视频

三、AIGC的发展应用

AIGC类似操作系统

大模型门户:OpenAI Hugging Face(大模型的github) Perplexity AI(大模型的搜索引擎)

门户:百度、谷歌等门户网站

图片修改:大模型换发型、一键换衣、修改面部表情

AIGC帮助元宇宙虚拟世界生成(数字资产)

AIGC帮助视频自动剪辑。文字搜索寻找视频犯人,还可以提前监控。

未来可能整个视频没有真人出现。

语音——陶勇AI分身,去世的单田芳讲新剧。

跨模态——通过声音判断交通风险、判断机器故障、疾病。

第一款识别唇语的眼镜。(视觉转语言)

依据音乐写诗、从草图生成图像(选择理想房)、根据图画生成音乐、根据文本生成歌曲

AIGC-3D 2023年已经实现了0-1。(在github上有源码)

只拍四张照片生成一个3D的人物。

未来可能拍几张照片就可以把整个人身内部的东西还原出来。(取代CT拍片)

高质量3D数据稀缺。

质量与速度不能同时保证。

在这个时代不能说没有好老师教了。有GPTs可以生成教学计划,可以针对不同人群提出不同计划,还能出题。

!!!怎么写高效的提示词。

25000块A100GPU。

训练一次GPT-4大约用2400万度电。(40%的能源用于降温)

所以最近人工智能的前沿成果在工业圈,即谷歌、微软、英伟达等企业,因为学术圈没钱。

AI教学,AI高速写代码。

新质生产力

补充:老师还没讲完,新质生产力没有介绍。

新质生产力(生产力的类型)_百度百科 (baidu.com)

概念

什么是新质生产力。

新质生产力是创新起主导作用,摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径,具有高科技、高效能、高质量特征,符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵,以全要素生产率大幅提升为核心标志特点是创新,关键在质优,本质是先进生产力。

定义

新质生产力是生产力现代化的具体体现,即新的高水平现代化生产力(新类型、新结构、高技术水平、高质量、高效率、可持续的生产力),是以前没有的新的生产力种类和结构,相比于传统生产力,其技术水平更高、质量更好、效率更高、更可持续

相关文章:

人工智能前沿讲座——AIGC

目录 前情提要 一、什么是AIGC AIGC与传统的AI有何区别? 二、发展历程 GAN 生成对抗网络 大模型与Transformer Transformer\BERT\GPT 扩散模型和稳定扩散模型 三、AIGC的发展应用 新质生产力 前情提要 小学期某一门课的笔记,老师名字隐去&…...

CCF 第33次CCF计算机软件能力认证第二题

相似度计算 刷新 时间限制: 1.0 秒 空间限制: 512 MiB 下载题目目录(样例文件) 题目背景 两个集合的 Jaccard 相似度定义为:𝑆𝑖𝑚(𝐴,𝐵)∣&#x1d…...

python 学习积累

持续更新中 感受python的强大之case列举: 1. 生成的map list要经过json格式化写入文件,请用python实现这一需求 import json map{"name": "张三", "age": 18, "address": "北京"} list[] for i in …...

ARM day1总结

思维导图...

套路化编程:C# ListView 保存、恢复列宽度

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客 我的github:codetoys,所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。 这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C的,可以在任何平台上使用。 目录 技术基础 保存列头 删…...

python单元测试

文章目录 单元测试定义断言函数Test FixturesMockpatch装饰器模拟(首选)上下文管理器模拟手动模拟 测试实例 测试覆盖率pytest框架起步安装使用常用参数跳过测试pytest.fixtureconftest.py参数化测试 数据库查询的mock覆盖率 单元测试 定义 单元测试是…...

华为---静态路由-浮动静态路由及负载均衡(二)

7.2 浮动静态路由及负载均衡 7.2.1 原理概述 浮动静态路由(Floating Static Route)是一种特殊的静态路由,通过配置去往相同的目的网段,但优先级不同的静态路由,以保证在网络中优先级较高的路由,即主路由失效的情况下&#xff0c…...

Maven deploy上传远程私服失败

Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-deploy-plugin:2.8.2:deploy (default-deploy) on project 你的项目: Cannot deploy artifacts when Maven is in offline mode 解决方案&#xff1a; 1.IDEA把这个钩子去掉 2. settings.xml里把 <offline>标…...

通天星CMSV6车载定位监控平台 point_manage/merge SQL注入致RCE漏洞复现

0x01 产品简介 通天星CMSV6车载定位监控平台拥有以位置服务、无线3G/4G视频传输、云存储服务为核心的研发团队,专注于为定位、无线视频终端产品提供平台服务,通天星CMSV6产品覆盖车载录像机、单兵录像机、网络监控摄像机、行驶记录仪等产品的视频综合平台。 0x02 漏洞概述 …...

图像识别技术在人脸识别领域的新突破

图像识别技术在人脸识别领域的新突破主要体现在多个方面&#xff0c;这些突破不仅提高了人脸识别的准确性和效率&#xff0c;还拓展了其应用领域。以下是对这些新突破的详细归纳&#xff1a; 深度学习技术的应用&#xff1a; 深度学习技术&#xff0c;特别是卷积神经网络&…...

iview 组件里面的(任何一个月)整月日期全部选中_iview时间轴选中有历史记录日期

iview 组件里面的整月日期全部选中&#xff1a; ①&#xff1a;第一种是当前月的日期全部选中&#xff1a; 先上效果图&#xff1a;当前月分 获取到的值&#xff1a; 当前月的方法&#xff1a; // getDateStr() {// var curDate new Date();// var curMonth curDate.ge…...

Charles配置与API数据抓取

2024软件测试面试刷题&#xff0c;这个小程序&#xff08;永久刷题&#xff09;&#xff0c;靠它快速找到工作了&#xff01;&#xff08;刷题APP的天花板&#xff09;-CSDN博客跳槽涨薪的朋友们有福了&#xff0c;今天给大家推荐一个软件测试面试的刷题小程序。https://blog.c…...

[FreeRTOS 内部实现] 信号量

文章目录 基础知识创建信号量获取信号量释放信号量信号量 内部实现框图 基础知识 [FreeRTOS 基础知识] 信号量 概念 创建信号量 #define queueQUEUE_TYPE_BINARY_SEMAPHORE ( ( uint8_t ) 3U ) #define semSEMAPHORE_QUEUE_ITEM_LENGTH ( ( uint8_t ) 0U ) #define xSe…...

Vue57-组件的自定义事件_解绑

给谁绑的自定义事件&#xff0c;就找谁去触发&#xff1b;给谁绑的自定义事件&#xff0c;就找谁去解绑&#xff1b; 一、解绑自定义事件 1-1、解绑一个自定义事件 到student.vue组件中去解绑。 1-2、解绑多个自定义事件 使用数组来解绑多个。 1-3、解绑所有的自定义事件 二、…...

Java启动jar设置内存分配详解

在微服务架构越来越盛行的情况下&#xff0c;我们通常一个系统都会拆成很多个小的服务&#xff0c;但是最终部署的时候又因为没有那么多服务器只能把多个服务部署在同一台服务器上&#xff0c;这个时候问题就来了&#xff0c;服务器内存不够&#xff0c;这个时候我们就需要对每…...

Feign Client超时时间设置不生效问题

在使用Feign Client时&#xff0c;可以通过两种方式来设置超时时间&#xff1a; 针对整个Feign Client设置超时时间 可以在Feign Client的配置类中通过修改Request.Options对象来设置超时时间。Request.Options对象有两个属性&#xff0c;connectTimeoutMillis用于设置连接超…...

Haproxy部署Web群集

概论 HAProxy是可提供高可用性、负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理&#xff0c;是免费、快速并且可靠的一种解决方案。HAProxy非常适用于并发大&#xff08;并发达1w以上&#xff09;web站点&#xff0c;这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy的运行模式使得它可以…...

C++STL梳理

CSTL标准手册&#xff1a; https://cplusplus.com/reference/stl/ https://cplusplus.com/reference/vector/vector/at/ 1、STL基础 1.1、STL基本组成(6大组件13个头文件) 通常认为&#xff0c;STL 是由容器、算法、迭代器、函数对象、适配器、内存分配器这 6 部分构成&…...

找出1000以内的所有的完数

完数的概念&#xff1a;完数&#xff08;Perfect Number&#xff09;是一个正整数&#xff0c;它等于除了它本身以外所有正因子之和。例如&#xff0c;6的因子有1、2、3和6&#xff0c;其中1236&#xff0c;所以6是一个完数。 #include <stdio.h> // 函数用于计算一个数…...

3110. 字符串的分数

给你一个字符串 s 。一个字符串的 分数 定义为相邻字符 ASCII 码差值绝对值的和。 请你返回 s 的 分数 。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;s "hello" 输出&#xff1a;13 解释&#xff1a; s 中字符的 ASCII 码分别为&#xff1a;h 104 &#xff0c;e 1…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南

在构建现代Web应用程序时&#xff0c;与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式&#xff08;如直接编写SQL语句与psycopg2交互&#xff09;赋予了我们精细的控制权&#xff0c;但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时&#xff0c;这种方式的开发效率和可…...

1.3 VSCode安装与环境配置

进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件&#xff0c;然后打开终端&#xff0c;进入下载文件夹&#xff0c;键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)

宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架&#xff08;一&#xff09; 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...

QT: `long long` 类型转换为 `QString` 2025.6.5

在 Qt 中&#xff0c;将 long long 类型转换为 QString 可以通过以下两种常用方法实现&#xff1a; 方法 1&#xff1a;使用 QString::number() 直接调用 QString 的静态方法 number()&#xff0c;将数值转换为字符串&#xff1a; long long value 1234567890123456789LL; …...

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库&#xff0c;专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性&#xff0c;并提供了一个通用的框架&…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析

Linux 内存管理实战精讲&#xff1a;核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用&#xff0c;还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

解读《网络安全法》最新修订,把握网络安全新趋势

《网络安全法》自2017年施行以来&#xff0c;在维护网络空间安全方面发挥了重要作用。但随着网络环境的日益复杂&#xff0c;网络攻击、数据泄露等事件频发&#xff0c;现行法律已难以完全适应新的风险挑战。 2025年3月28日&#xff0c;国家网信办会同相关部门起草了《网络安全…...

从 GreenPlum 到镜舟数据库:杭银消费金融湖仓一体转型实践

作者&#xff1a;吴岐诗&#xff0c;杭银消费金融大数据应用开发工程师 本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocks Summit Asia 2024的分享 引言&#xff1a;融合数据湖与数仓的创新之路 在数字金融时代&#xff0c;数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金…...