AIGC生成式人工智能产业全梳理

chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

人工智能-从CHAT-GPT到生成式AI（Generative AI）：人工智能新范式，重新定义生产力.pdf

综述6大公司9类生成式AI模型.pdf

人工智能在数字媒体领域已经取得了广泛的应用,在辅助写作、音视频生成、校对润色等方面都活跃着人工智能的身影。通过对最热门人工智能聊天机器人--chatgpt的技术特点进行分析,深入探讨chatgpt的广泛应用对数字媒体的积极和消极影响,...

chatgpt、gpt-4与aigc生成式人工智能操作实战

这份白皮书探讨了生成式大模型在人工智能行业中的安全与隐私问题，针对这些强大的模型可能带来的信息泄漏、恶意使用以及伦理挑战进行了深入分析。该白皮书旨在提供关于如何确保生成式大模型在实际应用中的安全性和隐私保护的指导和建议。适合阅读这份白皮书的人群包括人工智能研究人员、数据科学家、隐私专家、安全分析师以及关心人工智能伦理和隐私问题的决策者。通过深入了解生成式大模型的潜在风险和保护方法，读者可以更好地应对其在实际应用中的挑战。 关键词：人工智能行业、生成式大模型、安全与隐私、白皮书、信息泄漏、恶意使用、伦理挑战、隐私保护。

生成模型是一种机器学习模型，可以从已有的数据中生成全新的数据。这种模型在各种领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉和音频处理等。本文介绍了生成模型的基本原理和常用方法，包括基于规则的生成模型和基于概率的生成模型。基于规则的生成模型是通过事先定义一些规则来生成新的数据，但通常需要大量的人工工作。相比之下，基于概率的生成模型可以自动从已有的数据中学习规律，并生成符合这些规律的新数据。基于概率的生成模型有很多种方法，如概率图模型、隐马尔可夫模型和生成对抗网络等。这些方法在不同的场景下都有不同的优势和适用性，研究人员可以根据具体的需求选择合适的方法。最后，本文还讨论了生成模型的应用，并展望了未来的研究方向。

台湾大学李宏毅教授深度学习GAN课程PPT，视频在b站上有。

本报告介绍了人工智能领域的新兴技术——生成式AI（Generative AI），并将其与CHAT-GPT进行了比较。生成式AI是一种基于深度学习的技术，可以生成具有高度创造性和想象力的内容，如图像、音乐和文本等。本报告还探讨了生成式AI在证券研究领域的应用，包括自动生成报告和预测股票价格等。最后，本报告提出了未来生成式AI发展的趋势和挑战，以及在保护个人隐私和数据安全方面需要注意的问题。