文章目录
- 前言
- 一、生成式 AI 的发展和现状
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- 1.1、什么是生成式 AI？
- 1.2、生成式 AI 的发展趋势
- 1.3、AI 生成内容的业务场景和分类
- 1.1、什么是生成式 AI？
- 二、生成式 AI 从分析领域到创作领域
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- 2.1、 降低内容创作门槛，增加 UGC 用户群体
- 2.2、提升创作及反馈效率，铺垫线上实时互动
- 2.3、基于海量数据激发创意认知、提升内容生产多样性
- 2.4、模态元素二次拆解组合，改变内容生产逻辑及形式
- 2.5、AI 系统或数据库联动，实现高度个性化/高频优化
- 2.1、 降低内容创作门槛，增加 UGC 用户群体
- 三、生成式 AI 改变内容创作和分发范式
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- 3.1、当前与未来设计工作流程对比
- 3.2、AI 文生图存在最大的问题是什么？
- 3.3、AI 从底层改变了哪些游戏规则？
- 3.1、当前与未来设计工作流程对比
- 四、为何生成式 AI 迅速爆发和突破？
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- 4.1、大模型突破瓶颈
- 4.2、多模态融合打破边界
- 4.1、大模型突破瓶颈
- 五、生成式 AI 技术趋势分析
- 六、生成式 AI 无法产生创意的基本元素
- 总结
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1.1、什么是生成式 AI？
生成式 AI（Generative AI） 是指计算机通过机器学习从现有数据中学习一个对象（物品、产品或任务）的要素，进而生成一个全新的、原创的、真实的、与原来内容相似的对象。作为重要的战略技术，在 2025 年 10+% 的数据将由 AI 创造。
1.2、生成式 AI 的发展趋势
根据 Gartner《2021 年预测：人工智能对人类和社会的影响》 中预测：
- 至 2023 年将有 20% 的内容被生成式 AI 所创建。
- 至 2025 年，生成式 AI 产生的数据将占有所有数据的 10%，而今天这个比例不到 1%。
对于生成式 AI 的发展趋势预测，具体如下图所示：
1.3、AI 生成内容的业务场景和分类
在不含 AI 生成代码的情况下，AI 生成内容的业务场景和分类已经囊括众多的技术领域，AIGC 技术场景具体如下图所示：
2.1、 降低内容创作门槛，增加 UGC 用户群体
- AIGC 能够代替人工完成声音录制、图像渲染等工作，使更多人员能够参与到高价值的内容创作流程中。预计这一效果在 2B 结构化内容生成的领域非常明显，个别场景会出现 2C 服务。跨模态生成成为未来重点。
2.2、提升创作及反馈效率，铺垫线上实时互动
- AI 同样提升了内容的反馈生成速度，对于实时交互内容有重大意义，具有将线下和真人的快速交互迁移到线上的可能，也即令 AI 承担真人的社交、创作、协作功能，可能会出现新的潜在场景（如社交类和探索类游戏等）。我们在 Game AI 板块所提及的 AIbot 实时玩家教学在一定程度上提供了一种互动的新形式，交互教育/交互探索游戏虚拟陪伴场景值得期待。
- 目前来看，内容消费者变得更容易将现实情感需求投射在虚拟世界中，预计会产生许多深入实时的互动需求，市场规模可观。
2.3、基于海量数据激发创意认知、提升内容生产多样性
- 相较于人类艺术家，AI 能够接触借鉴更多的数据，在基于 prompt 进行内容生成后 AI 创作的内容会有更多的二次创造空间和自由度。例如，生成算法能基于特定条件或完全随机的生成现实中不存在的形状、色彩搭配、图案或结构等，赋予内容创作更多可能，产生“超现实感”及“未来感”，推动艺术创新。
2.4、模态元素二次拆解组合，改变内容生产逻辑及形式
- 通过语音克隆、编曲风格提取等手段，AIGC 能够将原客体所对应的不同模态信息进行拆解，例如演讲者的面部形象、声音、演讲内容等。在重新组合之后，能够完成过往受到条件限制无法完成的工作。例如路人的声音 + 专业的播音逻辑、更符合特定审美的面部等，打破真人/真实场景在要素组合上具有的局限性。
2.5、AI 系统或数据库联动，实现高度个性化/高频优化
- 在与特定的数据库（例如实时更新的客户数据、市场反馈数据、特定主题下的历史统计数据）或 AI 系统进行联动后（如个性化推荐系统等），AIGC 能够在更为精准的未来预测/个性化预测基础上调整其生成内容。
- 例如，根据、根据所处渠道风格调整生成内容、参考历史数据优化生成内容等。该价值在内容用户习惯调整内容营销文本营销领域有重大意义。
3.1、当前与未来设计工作流程对比
- 当前概念设计师工作流程：接到需求→搜集参考（图库）→构思出图→和甲方沟通修改。
- 未来设计工作流程：创意→AI→创意。
3.2、AI 文生图存在最大的问题是什么？
AI 创作能力在未来短时间内的进步速度，也将取决于各行各业收集和训练行业优质数据的工作。
开发人员使用 AI 生成宠物小精灵，在初期使用“写实”数据集后发现运行效果不理想，重新使用 26 张新数据集训练 20 分钟，我们根据二者之间的对比，可以看到 AI 学习和生成效果是非常棒的，具体如下图所示：
如果我们将艺术家关键词对生成图像的贡献视为艺术家本/的贡献，我们从原理上就可以为艺术家的创意价值定价了。
3.3、AI 从底层改变了哪些游戏规则？
今天的 AI 从底层改变了游戏规则，接下来会看到以下变化：
- 不会画画的人用 AI 生产高质量视觉作品。
- 互联网上难以估量的图像数据被重新组织起来，围绕模型训练和数据标注出现新的生意。
- 图片版权名存实亡，参与建立 AI 数据集成为艺术家的主要收益。
- 传统图像处理软件、3D 建模软件被围绕 AI 范式建立的新工具取代。
最后
总而言之，面试官问来问去，问的那些Redis知识点也就这么多吧，复习的不够到位，知识点掌握不够熟练，所以面试才会卡壳。将这些Redis面试知识解析以及我整理的一些学习笔记分享出来给大家参考学习
还有更多学习笔记面试资料也分享如下：
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[外链图片转存中…(img-LpbOvtmF-1714206207225)]
以上就是本篇文章【生成式 AI：百度“文心一言”对标 ChatGPT？什么技术趋势促使 ChatGPT 火爆全网？_chatbi 基于文心一言的生成式数据分析技术探索】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://fabua.ksxb.net/news/3505.html 文章 相关文章 动态 同类文章 热门文章 栏目首页 网站地图 返回首页 海之东岸资讯移动站 http://fabua.ksxb.net/mobile/ , 查看更多