AIGC

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生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。 GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合,催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变,多模态推动AIGC内容多边形,使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。

生成式人工智能AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。 GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合,催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变,多模态推动AIGC内容多边形,使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。收起

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  • 当我们谈论「AI 搜索」,我们在谈些什么?
    百度搜索宣布全面升级文心助手AIGC创作能力,支持多种模态创作,提供精准的交付解决方案,助力用户高效解决问题。百度凭借强大的AI能力和丰富的应用场景,引领AI搜索领域的创新与发展。
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    10/19 11:25
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  • 华为、美的重磅合作!能否捅破中国制造“技术天花板”?
    美的与华为在 9 月 20 日正式签署战略合作协议,这场刷屏的 “巨头联姻”,绝非简单的商业联盟 —— 而是中国科技制造企业在 “新质生产力” 赛道上,对 “技术 + 场景” 深度融合的一次战略攻坚。从企业管理到 AIGC,从 ICT 基础设施到绿色低碳,从 “人车家” 全场景到智能制造,双方的协同不仅覆盖产业链全链路,更直指中国制造从 “规模领先” 向 “技术自主” 跃迁的核心痛点。
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    09/25 10:02
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  • 作为自媒体,我来聊聊使用AIGC的一些真实感受
    本文介绍了AIGC(人工智能生成内容)的发展及其对互联网内容创作的影响。AIGC降低了内容创作门槛,增加内容数量,但也导致内容质量下降,同质化严重。AIGC更适合说明性、介绍性内容,但在创造性和启发性方面表现不佳。尽管AIGC具有实用价值,特别是辅助撰写某些类型的文章,但它可能导致思维依赖和创造力退化。作为内容创作者,可以通过创新观点、通俗解读、系统性和准确性等方面保持独特性。AIGC对视频创作的影响也需要关注,过度依赖可能导致审美疲劳和版权问题。
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  • 创作者在这寻觅到了AIGC“理想国”
    撰文 | 吴先之 编辑 | 王   潘 任何一次生产力变革,早期都会出现生产资料供不应求的情况。 铁器时代早期,作为身份象征的铁制品曾经历稀缺到繁荣;蒸汽时代早期,英国海外市场扩大,很长一段时间蒸汽机都是“一机难求”的奢侈品。 作为内容生产力新范式的AIGC,也是如此。 对许多AI图像和视频内容创作者来说,他们长期面临着工具复杂程度高、使用门槛高、创作容易变现难等多重考验。种种因素使得图片、视频市
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    09/07 14:00
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  • 对话恒星AI张伟:AIGC从工具到生态的破局之路
    (文/观察者网 张志峰) 在2025世界人工智能大会(WAIC)的展台前,恒星AI创始人、董事长、CEO张伟向围观者演示着一款名为“恒星AI”的APP:输入“一段老人与70年前年轻的自己拥抱的画面”,AI很快便生成了一段光影交错、情感饱满的短视频。 这个场景恰是恒星AI正在做的事——让普通人也能借助AI完成影视级的短视频创作。 不过相较于AIGC(人工智能生成内容)的技术和特效,张伟更在意其内核:
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    08/13 12:10
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