【AI基础学习系列】五、AIGC从创意到创造

【AI基础学习系列】五、AIGC从创意到创造

AIGC从创意到创造

什么是AIGC

了解AI

AI是一个广泛而深入的概念,其定义可以从多个维度进行阐述。

基本定义:AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能行为的理论、方法、技术及应用系统的一门综合性科学。

技术与应用:AI技术包括但不限于机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉专家系统等。这些技术使得机器学习能够像人类一样处理语言、音频、图像、视频等各种信息,并从中学习和推断。

底层逻辑与思维方式:AI的底层逻辑包括神经网络等计算模型,通过模拟生物神经网络的工作原理来实现智能运算。AI的思维方式包括归纳演绎类比等,这些思维方式使得机器能够处理复杂的数据和任务,并从中学习和推理。

AI研究流派

  • 符号主义Symbolicism:认知就是通过对有意义的表示符号进行推导计算,并将学习视为逆向演绎,主张用显式的公理和逻辑体系搭建人工智能系统。优点是逻辑规则清晰和易解释性。缺点是难以处理模糊和不确定性的问题。典型应用在智能决策和自动控制。
  • 联结主义Connectionism:利用数学建模来研究人类认知的方法,用神经元的连接截止实现人工智能。优点是能模拟人脑处理信息。缺点是训练要大量时间和资源,缺乏可解释性。典型应用是深度学习和神经网络,图像和语音识别;
  • 行为主义Actionism:以控制论即感知-动作型控制系统原理模拟行为以复现人类智能;优点是能处理实时环境信息。缺点是需要大量数据和运算,应用范围窄。典型应用是机器人导航和操作控制,机器人和自主控制系统。

内容生成方式的变化趋势

互联网内容生成方式变迁:

互联网形态Web1Web2Web3元宇宙
内容生成方式PGC(专业生产)UGC(用户生产)AIGC(AI生产)
生成主体专业人(如记者、撰稿人)非专业人(如抖音网红、微博大V)非人(如GPT \QWEN )
核心特点内容质量高内容丰富度高生活效率高

AIGC是指利用人工智能技术生成的内容。AIGC被认为是继专业生成内容(PGC)和用户生成内容(UGC)之后,利用AI技术自动生活曾内容的新型生产

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【建议收藏】AI术语速成课:大模型、ChatGPT、Copilot、Agent、MaaS一文搞懂

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文章通过"超级餐厅"类比,详细解释了AI领域8个核心概念:大模型(基础底座)、Chatbot(交互界面)、Copilot(嵌入式助手)、API(开发者接口)、MaaS(企业平台)、Agent(自主智能体)、Workflow(固定流程)和通用智能体(全能助手)。文章指出AI正从单纯的对话交互向自主执行任务快速演进,帮助读者厘清这些易混淆的概念及其关系。 1、大模型 (LLM / Large Models) 🏷️ 角色:拥有无穷知识的“超级大厨” 定义:全称“大语言模型”。它是所有上层应用的基础底座。它通过海量数据训练,学会了人类的语言逻辑、世界知识和推理能力。它本身是一个文件(权重文件),静静地躺在服务器里。 * 特点:懂得多,但如果不给它界面或工具,它没法直接和你交互。 * 🍽️ 餐厅类比:它是大厨的大脑,装着所有的菜谱和烹饪技巧。 * 🔥 知名产品/

AIGC时代大模型幻觉问题深度治理:技术体系、工程实践与未来演进

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文章目录 * 一、幻觉问题的多维度透视与产业冲击 * 1.1 幻觉现象的本质特征与量化评估 * 1.2 产业级影响案例分析 * 二、幻觉问题的根源性技术解剖 * 2.1 数据污染的复合效应 * 2.1.1 噪声数据类型学分析 * 2.1.2 数据清洗技术实现 * 2.2 模型架构的先天缺陷 * 2.2.1 注意力机制的局限性 * 2.2.2 解码策略的博弈分析 * 2.3 上下文处理的边界效应 * 三、多层次解决方案体系构建 * 3.1 数据治理体系升级 * 3.1.1 动态数据质量监控 * 3.1.2 领域知识图谱构建 * 3.

VSCode + Copilot下:配置并使用 DeepSeek

以下是关于在 VSCode + Copilot 中,通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。 🎯 核心目标 通过该插件,将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型(此处为 DeepSeek)接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏,实现调用。 📦 第一步:准备工作 在开始配置前,确保完成以下准备: 步骤操作说明1. 安装插件在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。2. 获取 API

Windows 环境下 llama.cpp 编译 + Qwen 模型本地部署全指南

在大模型落地场景中,本地轻量化部署因低延迟、高隐私性、无需依赖云端算力等优势,成为开发者与 AI 爱好者的热门需求。本文聚焦 Windows 10/11(64 位)环境,详细拆解 llama.cpp 工具的编译流程(支持 CPU/GPU 双模式,GPU 加速需依赖 NVIDIA CUDA),并指导如何通过 modelscope 下载 GGUF 格式的 Qwen-7B-Chat 模型,最终实现模型本地启动与 API 服务搭建。 1.打开管理员权限的 PowerShell/CMD,执行以下命令克隆代码: git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp mkdir