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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。

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GAN/CLIP/Diffusion是AIGC(AI-Generated Content)发展的三大模型。目前AIGC生成正在完成从简单的降本增效（以生成金融/体育新闻为代表）向创造额外价值（以提供绘画创作素材为代表）转移，跨模态/多模态内容成为关键的发展节点。AIGC拥有三大模型:GAN、CLIP和Diffusion。 AIGC应用场景广泛。1)文本生成:文本交互成为未来发展方向;2）音频生成:Al编曲将成为Al音频生成中的快速成长赛道;3）图像生成:目前仍然难以达到稳定可靠的生成高质量图像;4）视频生成:跨模态生成领域的中高潜力场景;5）图像、视频、文本间的跨模态生成:文本到视频转换目前还处于技术尝试阶段;6）策略生成:国内相关游戏厂商普遍存在内部开发或外部测试需求;7)虚拟人生成:视频是短期的发展重点。 中国AIGC产业仍处于发展初期，底层技术相较国外仍有较大差距。国内最先兴起的是Al写作和语音合成模块，虚拟人概念刚兴起，但技术层面还存在差距，众多国内厂商从内容布局入手，同时众多厂商目前商业模式不成熟，还停留在免费引流阶段。此外，AIGC目前主要客户集中在B端，厂商话语权较弱，未

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