生成式ai学习生成式设计

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生成式人工智能的技术基础有哪些

生成式人工智能所涉及的技术非常综合且广泛,但就其核心文本生成而言,主要依赖于两个重要技术:生成式预训练和提示学习。前者负责海量数据的向量化存储问题,后者则提供了一种可以通过自然语言描述对存储数据进行灵活读取的能力。

人工智能的基础包括内容有:数学基础、计算机科学基础、数据分析和处理、自然语言处理、计算机视觉。数学基础:人工智能涉及大量的数学知识,包括离散数学、线性代数、概率论和统计学。

人工智能的基本技术包括:大数据、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习五大部分。

(1)算力:在AI技术当中,算力是算法和数据的基础设施,支撑着算法和数据,进而影响着AI的发展,算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。(2)算法:算法是AI的背后“推手”。AI算法是数据驱动型算法,是AI的推动力量。

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生成式AI:生成式AI将超越简单的聊天机器人和恶搞视频的范畴,能够撰写复杂的叙事文章、编排交响乐、并有可能与人合著畅销书。未来,多模态生成式AI的发展将更加丰富文艺作品的内容和层次,并给受众带来多种感官体验。

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2、阿尔法狗:由百度开发的智能聊天机器人,可以进行智能对话和提供各种服务。 语雀:一个智能写作平台,可以帮助用户自动生成文章大纲、提供写作建议等。

3、chat助手:chat助手是一个生成文本的AI模型,可以用于写作和回答问题。Copy.ai:可以为广告、社交媒体帖子、推文和其他文案生成创意和内容。ShortlyAI:可以帮助用户生成博客文章、广告文案等各种类型的文本。

4、天行数据:提供了多种人工智能服务,包括聊天机器人、语音识别、图像识别等,支持多种开发语言和平台,如Java、Python、微信公众号等。

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