國內(nèi)科技大廠布局生成式 AI，未來有望借助業(yè)務(wù)生態(tài)推出爆款應(yīng)用產(chǎn)品。百度、阿里
巴巴、騰訊、字節(jié)跳動等國內(nèi)科技大廠相繼布局 AIGC 領(lǐng)域，在圖片生成、視頻生成、3D
建模等細(xì)分場景下推出相關(guān)應(yīng)用，未來有望在業(yè)務(wù)生態(tài)中打造爆款產(chǎn)品
百度： 文心
通過文字描述生成圖片、圖畫修復(fù)、文檔分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析等
騰訊： 優(yōu)圖
輸入多張人像圖片完成對于人像面部的 3D 建模、提升電影分辨率等
阿里巴巴： Lubanner
輸入圖片、風(fēng)格、尺寸等，自動完成素材分析、摳圖、配色等設(shè)計(jì)，
生成多套符合要求的設(shè)計(jì)方案
字節(jié)跳動： 剪映
通過文字生成視頻、AI 配字幕等
網(wǎng)易： 網(wǎng)易天音
通過文字生成歌曲，支持作詞、作曲、編曲、演唱全鏈路音樂創(chuàng)作
聆心智能提供AI驅(qū)動的高質(zhì)量數(shù)字療法等解決方案;瀾舟科技 彩云科技 秘塔科技 香儂科技 感知階躍 影譜科技 帝視科技 標(biāo)貝科技 知覺之門 倒映有聲 紅棉小冰
指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質(zhì)量,可持續(xù)交付作為核心邏輯,系統(tǒng)性梳理 MLOps 概念內(nèi)涵,發(fā)展過程,落地挑戰(zhàn)等現(xiàn)狀
Otherside AI術(shù)采用 OpenAI 的 GPT-3 協(xié)議AI 郵件寫作;Copy AI通過 AI 寫作廣告和營銷文案;Jasper Ai人撰寫營銷推廣文案以及博客等各 種文字內(nèi)容
ChatGPT將海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)與Transformer框架結(jié)合,在GPT模型的基礎(chǔ)上通過RLHF模型提升交互聊天能力,實(shí)現(xiàn)了對自然語言的深度建模,AIGC核心技術(shù)框架
科技大廠有望將 AI 技術(shù)應(yīng)用 到業(yè)務(wù)生態(tài)中,有望推動在線辦公,搜索引擎等應(yīng)用場景的滲透率提升, 2030 年市場空間可達(dá) 2175.58 億元
2021年中國人工智能市場規(guī)模達(dá)2058億元,預(yù)計(jì)到2025年將達(dá)到5460億元,2021-2025年復(fù)合增 長率約27.63%,未來有望加速釋放人工智能產(chǎn)業(yè)動能
GPT-3每750詞約0.02 美元,AI生成文案的獨(dú)角獸Jasper月生成10 萬字的價格約 82 美元,閱文集團(tuán)每750 字37 元,內(nèi)容創(chuàng)作成本大幅降低且耗時更短
AI框架演進(jìn)步入深化階段;AI框架已形成較為完整的技術(shù)體系;AI框架是應(yīng)對智能經(jīng)濟(jì)時代的技術(shù)利器;全球AI框架繁榮發(fā)展
深度合成內(nèi)容迎爆發(fā)式增長,2021年新發(fā)布的深度合成視頻數(shù)量較2017年已增長10倍以上;深度合成激發(fā)了新內(nèi)容創(chuàng)造力的同時,也帶來了新的威脅
AI成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)力;人工智能于各環(huán)節(jié)提升經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動效能;人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展將打開新一輪城市與區(qū)域競爭變局
探索可解釋的替代性機(jī)制,多舉措共同實(shí)現(xiàn)可信,負(fù)責(zé)任AI;引導(dǎo),支持行業(yè)加強(qiáng)可解釋AI研究與落地;增強(qiáng)算法倫理素養(yǎng),探索人機(jī)協(xié)同的智能范式
AI 數(shù)字商業(yè)生態(tài)是數(shù)字商業(yè)生態(tài)的一個組成部分,是人工智能技術(shù)與數(shù)字商業(yè)生態(tài)融合的產(chǎn)物,加快促進(jìn)傳統(tǒng)商業(yè)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化升級
AI芯片主要承擔(dān)推斷任務(wù),終端芯片需要針對特殊場景進(jìn)行針對性設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解方案,實(shí)現(xiàn)有時間關(guān)聯(lián)度的三維處理能力
云原生AI開發(fā)平臺融合了成熟的人工智能開發(fā)框架以及云原生工具靈活調(diào)用云資源,高效部署云應(yīng)用的能力,幫助企業(yè)開發(fā)者提高算法模型的開發(fā)效率
