摘要：人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代。AIGC时代的到来，将会带来巨大的机遇和挑战。
人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代，即人工智能与图形计算相结合的时代。在这个时代，人们可以利用云计算、大数据分析等技术来处理和呈现多模态信息。例如，AI系统可以通过语音和图像识别技术对多媒体文件进行分析，从而实现智能的分类、检索和推荐。此外，随着5G和物联网技术的不断发展，多模态信息的处理和应用将会越来越普及。AIGC时代的到来，将会带来巨大的机遇和挑战。
（以上图来自网络）
紧接着进入单模态模型融合阶段（2012-2018年），随着深度学习技术的不断发展和应用场景的多样化，研究人员开始尝试将多个单模态模型进行融合，实现不同数据类型之间的交叉学习和融合，例如HT100M、LXMERT、VisualBERT、videoBERT等模型。
目前已经处于多模态统一大模型阶段（2018年至今），研究人员开始提出采用单个模型处理多个数据类型的方法，这类模型通常包含多种输入和输出方式，需要大量的计算资源和数据支持，已经取得良好的效果。例如UNITER模型，它是一个基于Transformer结构的多模态统一大模型，能够同时处理文本、图片和视频等数据类型。它在内部使用了跨模态交叉注意力机制来实现不同数据类型之间的交互，从而使得整个模型能够更好地理解多种数据的语义信息，并取得了领先的性能。
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近年来，随着人工智能技术的不断发展，文图生成技术也得到了显著的进步。今天的文图生成模型不仅能够生成逼真高清的图像，还能够实现更精致的效果，并具备可控性。 在实现更精致的效果上，研究人员针对传统GAN模型存在的缺陷，提出了许多改进方法，如Pix2PixHD、SPADE等。这些模型能够增强模型输出的细节表现力，生成更加真实、精细的图像。 在提高模型的可控性上，研究人员引入了条件图像生成的思想。通过给定不同的条件信息，包括语义标签、风格向量等，可以使模型生成更多样化、个性化的图像。例如，BigGAN、StyleGAN2等模型就能够根据不同的条件生成各种风格迥异的图像。除此之外，研究人员还提出了interpolated GAN和controllable GAN等模型，使得用户可以通过插值等方式来精细控制生成图像的各个细节。 总之，文图生成技术在逼真高清的图像生成上取得了巨大的成功，在精细度和可控性方面也有了很大提高，这些技术的不断进步将为我们带来更加优秀、多样化的文图生成应用。
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然而，文图生成AIGC的出现使得画风变得更加逼真高清，更有风格和意境。文图生成是利用人工智能技术根据输入的文本生成图像。在文图生成的研究中，逼真高清、融合多种风格和意境的图像生成是重要的研究方向。其中，高清作画模型如Google Imagen，能够实现高分辨率、逼真的图像生成；而意境绘画模型如StableDiffusion，则注重于将多种风格和意境进行融合，生成更加个性化、有深度的图像。这些模型的应用场景非常广泛，如艺术创作、平面设计等领域。
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视频生成AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技术正越来越成熟，能够使得生成的视频像真实一样自然流畅、栩栩如生。 视频生成AIGC技术所用的算法和模型也得到了不断的优化和改进。新型的神经网络算法、光学与物理学建模等技术被引入到视频生成AIGC中，使得生成的视频更加逼真。 视频生成AIGC的研究重点在于如何捕捉到影片的场景、运动和情绪，以此生成自然流畅的视频。为此，研究人员将深度学习算法应用于视频生成，使得机器可以从大量的视频数据中学习各种动作和情感，从而产生栩栩如生的视频。此外，生成的视频不仅要接近真实，还要做到自然流畅。研究人员还提出了许多技术手段，比如光流分析、双向循环生成模型等，能够在不同场景下实现平滑过渡，从而使得视频更加自然流畅。 视频生成AIGC技术的发展使得我们可以生成更加逼真、自然流畅的视频，应用场景非常广泛，如影视制作、游戏开发等领域。未来，视频生成AIGC将会进一步推进技术的发展和创新，给我们带来更多的惊喜和新体验。
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多模态AIGC大模型驱动的具身智能是一种人工智能技术，它可以将传感器信号和文本输入结合起来，建立语言和感知的链接，从而操控机器人完成任务规划和物品操作。谷歌推出的5620亿参数PaLM-E就是其中的代表。 这种技术的应用场景也很广泛，如智能家居、无人驾驶和工业自动化等领域。通过大模型驱动的具身智能，机器人可以更加智能地感知周围环境，并根据文本输入来规划相应的行动，实现人机协同。 PaLM-E模型采用了先进的多模态AIGC技术，它可以结合图像、声音、触觉等多个传感器信号来进行深度学习，并从中提取出关键特征。同时，PaLM-E还能够将文本输入转换为语义表示，与感知信息相结合进行综合判断和决策。这种技术的发展使得机器人可以更加智能地感知和理解周围环境，进而实现精准的任务执行和物品操作。 PaLM-E进一步验证了“智慧涌现”在多模感知和具身智能上的效果。
（以上视频来自论文《Google’s PaLM-E is a generalist robot brain that takes commands》）
GPT-4的模型取得了重大突破，它拥有强大的图像识别能力，处理长达 2.5 万字的文本输入，让回答准确性大幅提升，以及能够生成歌词、富有创意的文本，可以实现风格的多样化。
GPT-4 作为一个强大的多模态模型，能够接受图像和文本输入，并输出准确的文本回答。实验证明，GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现堪比人类水平。举个例子，在模拟律师考试中，GPT-4 能够取得前 10% 的成绩，而 GPT-3.5 则稍显逊色，只能排在倒数 10%。GPT-4 的新功能允许用户指定视觉或语言任务，并以纯文本设置并行处理文本和图像形式的 prompt。具体而言，当输入包含文本和图像时，GPT-4 能生成相应的文本输出，如自然语言、代码等。在许多领域，包括带有文本和照片的文档、图表或屏幕截图等，GPT-4 都展现出了与纯文本输入类似的功能。此外，它还可以利用为纯文本语言模型开发的测试时间技术进行增强，如少样本和思维链 prompt。GPT-4是世界第一款强有力的AI系统，会掀起一场新的工业革命，带来新的社会分工，创造新的应用场景，全面提升人类的智能化水平。
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在Rich Sutton著名文章《苦涩的教训》中，他提出了一个引人深思的观点，即唯一导致AI进步的是更多的数据、更有效的计算。这一观点得到了DeepMind研究主任Nando de Freitas的支持，他甚至宣称AI现在完全取决于规模，AI领域更难的挑战已经解决了，大模型已经（暂时）战胜了精心设计的知识工程。这一观点也得到了实际应用的证明，大量的数据和更强大的计算能力确实对AI技术的发展起着关键作用。 然而，我们也不能因此认为AI的发展已经结束了。如今，虽然大模型已经建立了基础，但真正的挑战仍然在于如何将其应用到实际场景中。例如，在自动驾驶领域，需要考虑不同的天气条件、不同的交通状况等复杂情况，这些都需要AI技术在实际应用中不断实现迭代和优化。 此外，AI在推理、判断和创造等方面仍面临许多挑战，实现真正的智能仍然需要突破。因此，虽然大模型已经取得了重大进展，但AI的发展之路仍然任重而道远。
GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？我将发布四个系列，还会探讨AIGC的阿克琉斯之踵， 多模态认知智能和AIGC for MMKG，敬请期待！
AIGC作为一种新兴的技术，正在快速改变内容生产和创作的格局。经过多年的发展，AIGC已经在文本、图像、音频和视频等多个领域取得了显著的成就。虽然面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和应用的持续拓展，AIGC将为各行各业带来更多的创新和变革。通过合理的政策引导和技术优化，AIGC有望在未来发挥更大的作用，推动社会经济的高质量发展。
在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑。然而，人类的创造力终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。书名：《AIGC：智能创作时代》，作者：杜雨、张孜铭，出版时间：2023年3月，出版社：中译出版社，ISBN：9787500173458作者简介：杜雨：中国社会科学院大学技术经济学博士研究生，北京大学金融学硕士，香港中文大学理学硕士，武汉大学经济学学士。曾参与腾
...云上的战争，才刚刚开始。作为一名开发者，我们要如何成为云原生时代的弄潮儿？跑步入场，跑步入场，跑步入场啊！！！...
在数字化浪潮推动下，人工智能生成内容（AIGC）如雨后春笋般迅速崛起，正在重塑内容创作的格局。AIGC不仅提升了创作效率，还赋予了创作者前所未有的灵感，改变了传统的创作方式和流程。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，越来越多的行业开始依赖AIGC来满足日益增长的内容需求。本文将深入探讨AIGC如何颠覆传统内容创作行业，并展望其未来的发展趋势和潜在影响，以期为创作者和企业提供参考。AIGC的技术基础
AlphaGo 披上马甲 Master，在网络快棋上以 60 胜 0 负的战绩横扫中日韩三国的顶尖棋手。如果说去年还有人抱有幻想，那么现在起，已经毫无悬念了。人工智能的脚步或许比我们预计的还要快。虽然暂不至于像科幻片那样，但替代人类的工作是不可避免的。诸如客服、质检、装配等曾经需要耗费很多人力的岗位现在已被机器大规模取代。去年我曾不止一次跟人半开玩笑地说：新的“圣战”已经开始了。技术派和保守派在“
就在不久前，2022年3月下旬，标准组织3GPP通过线上讨论的方式，顺利完成了R
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在10月22的 Oracle Codeone大会上，Java平台的首席架构师 Mark Reinhold 做了The Future of Java is Today的演讲， 回顾了最近Java的几个版本的新的功能。
这是土盐的第116篇原创文章1大家好，我是土盐。昨天，开复的《AI 未来》，极富冲击性。今天的《马云：未来已来》，再次冲击一下。这里想到了一个段子，既要工作上的996，又要生活上的669。...
同时，智能创作也将更加注重创作者的权益和作品的独特性，避免同质化内容的泛滥。Sora AI的智能创作平台可以根据用户
技术能极大的推动世界的发展技术的本质是效率的提升,从帆船时代到蒸汽时代，从cpu 计算到gpu,nup,
大家与java结缘所以认识了java一日一条，大家都爱技术所以聚集在了一起，从工业革命，互联网革命的高潮中大家也认识到走在前沿的重要性，未来已来在这里也不需要多说什么了，技术作为一种实现目标的手段，如果只是跟随别人的步伐早晚会被淘汰在历史的潮流中，借这次机会大家也不妨想一下自己接下来要走的路，戒骄 戒躁。
在人工智能的浪潮中，编程领域的未来已来，它的名字叫做LlamaCoder。这不仅仅是一个工具，它是AI编程新时代的宣言。使用Llama 3.1 405B模型，LlamaCoder能够根据简单的提示自动生成完整的React应用程序和组件。这是不是意味着，未来的编程工作将由AI主导，而开发者们将更多地扮演指导者和创意提供者的角色呢？LlamaCoder：重新定义编程的可能性LlamaCoder的出现，
未来已来！创新成就未来！
各地2025年政府工作报告显示，从东部沿海到中西部内陆，从人工智能到低空经济，从量子科技到生物制造，新兴产业和未来
《时代浪潮奔涌向前：从PC互联网到移动互联网，从IOT到AIGC——过去未去，未来已来》关键词：PC互联网，移动互联网，物来展望
@RequestBody是Spring MVC中处理HTTP请求体的核心注解，它能自动将JSON/XML等格式的数据反序列化为Java对象。本文详细解析了其工作原理（基于HttpMessageConverter机制）、典型应用场景（如用户注册、商品更新接口）以及最佳实践，包括参数校验、异常处理和安全考量。通过源码分析和实际案例，帮助开发者掌握这一关键注解的正确使用方法，提升RESTful API开发效率与健壮性。文章最后还提供了常见问题排查方案和性能优化建议。
老实说，我用过不少所谓“效率工具”“生产力软件”，但常常一个被忽视的小工具，反而改变最大。 你可能会觉得：“我已经用好几个了，还能再找？” 答案是：能。关键是找那种“你还没装，但一装就立刻看见区别”的。今天我就不藏了，推荐给你我亲测且真觉得“能打”的 6 款工具。 别说我没提醒你：错过一个可能就多浪费一天。为什么这些工具值得你收藏？它们不是大热到人人都在用（所以你更容易超前）功能切中“常见痛点”但
今日微商爆料 微商大咖都从点击右侧开始 关注 我们知道，微信发布的每个功能，都在影响着几亿人，有一些和微商人，也是息息相关的。合理的运用这些小技能，能提高效率同时，还能增加销量；微信iOS版本，突然更新到了7.0.12版本，悄悄上线了大家期待已久的“暗黑模式”。微信夜间模式，需要在iOS 13系统下才能使用。那么除了“暗黑模式”，还有哪些功能呢？1. 可跟随系统设置，切换为深色模
摘要：Git rm --cached 命令详解 git rm --cached 命令用于从 Git 索引（暂存区）移除文件，使其不再被跟踪，但保留工作区的实际文件。主要应用于： 让已跟踪文件遵循 .gitignore 规则 从版本控制移除文件但保留本地副本 配合 -r 递归处理目录 与 git rm 的区别在于不删除物理文件。典型工作流：执行命令后需提交变更使远程仓库同步。注意多人协作时需同步更新 .gitignore。该操作只影响 Git 索引和未来提交，历史记录不受影响。常见场景包括取消跟踪误提交的文件
一、你的电脑、显卡支持GPU运算吗？1.确认你是不是有支持GPU运算的nvidia的显卡：lspci |grep VGA若是就OK了。2.确认你的cpu是不是支持，目前CUDA开发环境2.3要求X86架构的cpu。uname -m输出结果是x86或x86_64的，都是支持的。二、安装过程三步：安装驱动、安装CUDA ToolKit、安装SDK。（提前的步骤：这一步只因为目前CUDA 2.3还不支持