人工智能十年展望（七）：微软Copilot发布，AIGC应用大幕拉开

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1、AIGC是什么? AIGC即 Al Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。 2、AIGC有哪些应用价值? AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1)AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2)AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

The Art of ChatGPT Prompting: A Guide to Crafting Clear and Effective Prompts - December 2022

ChatGPT中文调教指南

人工智能日益成为科技创新、产业升级和生产力提升的重要驱动力量，ChatGPT的出现更是成为了人工智能发展的引爆点。 “ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。它的计算方法有进步。”科技部部长王志刚在全国两会“部长通道”发表了看法。 科技创新在我国现代化建设全局中具有十分突出的重要地位，在当前国际科技竞争日益激烈的形势下尤其如此。而ChatGPT在全球引发强烈关注，为我国推进科技创新提供了一个鲜明的启示：软硬科技协同创新将越来越重要。 专家认为，ChatGPT未来有望演变成新一代操作系统平台和生态，并引发整个产业格局巨变，大模型及其软硬件支撑系统的生态之争，将成为未来十年信息产业的焦点。日前，旷视联合创始人、CEO印奇在谈及ChatGPT时表示，ChatGPT的出现，让外界感觉到了AI产业的发展又到了一个真正产生范式迁移的临界点，对很多行业产生非常多本质的变化。 从旷视的角度，通用的人工智能体系有四大模块：感知、决策、执行、反馈，像一个人，有眼睛、耳朵有各种传感器可以感知外部世界，大脑做决策控制身体做执行。仅有好的AI技术还远远不够，

│ AIGC行业深度报告-ChatGPT-重新定义搜索“入口”.pdf │ ChatGPT - 开启AI新纪元.pdf │ ChatGPT-开启AI新纪元.pdf │ ChatGPT-真格基金分享.pdf │ ChatGPT研究框架2023.pdf │ ChatGPT资料汇总学习.rar │ Training language models to follow instructions with human feedback.pdf │ 三分钟看懂ChatGPT.pdf │ 从ChatGPT到通用智能新长征上的新变化.pdf │ 从CHAT_GPT到生成式AI.pdf │ 像ChatGPT这样的工具如何改变你的企业.pdf │ 揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行们.pdf │ 腾讯研究院AIGC发展趋势报告2023.pdf │ ├─ChatGPT │ ChatGPT_Prompts_使用场景.pdf │ ChatGPT过去现在与未来.pdf │ ├─GPT系列 │ gpt1-language_understand

ChatGPT的chrome插件，需要手动安装到chrome中，安装方法自行百度。安装后，可以将ChatGPT的对话以PDF等格式进行分享。

目录： 编者寄语 第一章:简介 第二章: ChatGPT 的基础知识 第三章: ChatGPT 的实现 第四章: ChatGPT 的进阶应用 1基于 chatGPT 的对话生成 2基于chatGPT 的文本生成 3基于 chatGPT 的推荐系统 4.基于 chatGPT 的知识图谱构建 第五章:chatGPT 行业应用研究 第六章:ChatGPT 的最新进展第七章: 总结与展望结语 本书将全面介绍 ChatGPT 技术的原理、实现和应用。第二部分将介绍 ChatGPT的基础知识，包括深度学习基础自然语言处理基础、循环神经网络基础和注意力机制基础。第三部分将介绍 ChatGPT 的实现，包括数据预处理、模型架构、训练和优化以及部署和应用。第四部分将介绍 ChatGPT 的进阶应用，包括基于 ChatGPT 的对话生成文本生成、推荐系统和知识图谱构建。第五部分将介绍 ChatGPT 的最新进展，包括 ChatGPT-3 的介绍、GPT 模型的变种和改进，以及基于 ChatGPT 的未来展望。最后一部分将对 ChatGPT 进行总结和展望，包括 ChatGPT 的有缺点分析

大模型是人工智能的发展趋势和未来。大模型是“大算力+强算法”结合的产物。目前，大模型生态已初具规模。大模型能够实现 AI从“手工作坊”到“工厂模式”的转变，大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则，基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务； 并且，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要通过人工标注的数据进行训练，降低训练成本，因而能够加速 AI产业化进程，降低 AI 应用的门槛。另外，随着大模型不断地迭 代，大模型能够达到更强的通用性以及智能程度，从而使得 AI 能够更广泛地赋能各行业应用。我们认为，大模型是人工智能的发展趋势和未来。