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人工智能:从CHAT-GPT到生成式AI——新时代的生产力引擎.pdf

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简介:
本书探讨了从CHAT-GPT到生成式AI的发展历程和技术原理,并分析其作为新时代生产力工具的应用前景与挑战。 人工智能-从CHAT-GPT到生成式AI(Generative AI):人工智能新范式,重新定义生产力.pdf 这段文档探讨了从CHAT-GPT到生成式AI的发展历程及其对未来生产力的影响,提出了新的应用前景和技术挑战。它详细解释了生成式AI的原理和特点,并深入分析了其在不同领域的潜在影响与应用场景。

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  • CHAT-GPTAI——.pdf
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  • 中信建投CHATGPTAI(Generative AI):重塑,重定义.pdf
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    本报告深入探讨了从ChatGPT到生成式AI的发展趋势,分析其如何革新人工智能的应用模式,并提升生产效率。适合关注前沿科技发展的专业人士阅读。 【中信建投】从CHATGPT到生成式AI(Generative AI):人工智能新范式,重新定义生产力.pdf 该文档探讨了从CHATGPT到生成式AI的发展趋势,并分析了这一技术革新如何成为新的生产力驱动因素。报告深入剖析了生成式AI的潜力及其对未来工作方式和经济活动的影响。
  • 全球AI行业系列报告第二篇:Chat-GPT透视AIGC业机会与应用场景
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    本报告为全球AI行业系列报告第二篇,聚焦于通过分析Chat-GPT等生成式AI(AIGC)技术,探讨其在各行业的应用前景及商业机遇。 Chat-GPT的出现及其在中短期内产业化落地的可能性为从用户创作(UGC)到AI创作(AIGC)的转型提供了关键支持。结合 Chat-GPT 的底层技术逻辑,我们认为该模型可能在未来一段时间内朝以下几个方向发展: 1. 文字模态的AIGC应用:Chat-GPT 在归纳性文字工作中表现出色,在文本生成、内容创作及文案撰写等领域具有广泛应用前景。 2. 代码开发辅助:AI在编程语言规则的理解和运用上显示出巨大潜力,能帮助程序员快速生成与修改代码,提高工作效率。 3. 图像生成领域:尽管GPT模型在此领域的表现略逊于扩散模型,但通过Chat-GPT可以优化提示词(prompt),进而提升图像生成的质量。这将推动AI在图形设计、艺术创作等行业的进步。 4. 智能客服应用:凭借卓越的对话理解和连续对话能力,Chat-GPT可作为智能客服工具使用,提高服务质量并减轻人工客服的工作负担。 Chat-GPT的成功展示了Transformer模型的强大潜力,并预示着全球人工智能产业将进入一个加速发展阶段。AI产业集群效应日益明显,使得该领域成为中期最具投资价值的技术赛道之一。未来,AI价值链将涵盖芯片、算力基础设施、算法库及应用场景等多个方面,具备完整数据闭环和高效处理能力的企业将在这一变革中占据优势地位。 报告推荐了特斯拉、英伟达、AMD和高通等公司作为重点关注对象。这些企业在自动驾驶技术、GPU计算硬件制造以及通信技术等方面拥有深厚积累,在AI产业的快速发展过程中将扮演重要角色。
  • .pdf
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    《生成式人工智能》是一份探讨如何利用AI技术创造新内容和模型的研究报告或教材,涉及机器学习、深度学习等领域。 您提供的描述似乎缺少具体内容让我直接进行重写。不过根据您的要求,请提供包含需要去除的链接、联系信息等内容的具体段落或文本,我将帮助您去掉这些部分并保留原文意思不变地重新撰写它。请分享具体文字内容以便我能更好地协助您完成任务。
  • AIGC业全面解析(80页).pdf
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    《AIGC生成式人工智能产业全面解析》是一份深入剖析生成式AI行业的报告,涵盖技术进展、市场趋势及应用案例,共八十余页。 生成式人工智能(AIGC)是近年来发展迅速的一个重要分支领域,它通过复杂的算法和庞大的数据集来创造新的、原创的内容,包括文本、图像以及代码等。随着技术的不断进步,AIGC已经成为推动第四次科技革命的关键力量,并逐渐进入2.0时代。 在这一阶段,人工智能经历了从碎片化到集成化的转变。自2012年AlexNet模型问世以来,卷积神经网络(CNN)开始广泛应用于图像识别领域;到了2015年,机器的图像识别精度甚至超过了人类水平。然而,在AI 1.0时代中,存在着模型多样化、泛化能力不足等问题。直到谷歌大脑团队在2017年提出的Transformer架构出现后才有所改观,并成为大模型领域的核心基础技术;从那时起,模型参数开始以指数级增长,例如到了2022年的5400亿参数量的大规模预训练模型。“预训练+微调”的方法显著提升了AI的泛化能力和工程效率,使得各个细分领域内的开发者可以快速适应和利用这些先进技术来实现跨行业的智能化转型。 在这一领域中,OpenAI公司作为领头羊,在2015年成立后陆续推出了五个世代的GPT模型(从最初的GPT-1到最新的GPT-4)。特别是到了2022年发布的拥有1750亿参数量的GPT-3和随之而来的ChatGPT,后者引入了基于人类反馈强化学习机制,大幅提升了交互性和理解能力。此外,最新一代模型如GPT-4则进一步扩展至多模态处理领域。 在国内方面,百度公司开发出名为“文心一言”的重要成果,它依赖于大模型技术,并采用了与ChatGPT类似的技术路线(例如有监督微调和RLHF),同时结合了知识增强、检索增强以及对话增强等独特功能。这使得其能够更有效地融合信息并提供更加准确的回答。 AIGC的应用前景十分广阔,涵盖了内容生成、决策支持及预测分析等多个方面,并有望引领新一轮技术创新周期的到来。投资者可以关注如科大讯飞和金山办公这样的应用层企业,同时也应该注意到像海光信息以及浪潮信息等芯片与硬件供应商的基础层公司;然而,在这一领域中也面临着商业化落地的挑战、激烈的市场竞争和技术迭代的风险等问题。 随着预训练大型模型的应用普及,AIGC降低了AI技术在各行业的使用门槛,并为各行各业带来了前所未有的机遇。鉴于GPT-4等先进模型的发展趋势来看,未来人工智能有望实现更高层次的认知智能突破并进一步推动社会进步的步伐。
  • AI 高性计算推动研发创.pdf
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    本文探讨了生成式人工智能的发展趋势,并分析了高性能计算如何赋能科研和产品开发领域中的创新突破。 2024年亚马逊云科技中国峰会上的嘉宾将进行一系列演讲,分享他们在云计算领域的最新见解和技术趋势。这些演讲涵盖了从基础设施到应用开发等多个方面,旨在帮助与会者深入了解亚马逊云科技的产品和服务,并探讨如何利用这些技术推动业务创新和发展。
  • 2024年美国报告.pdf
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    本报告深入分析了2024年美国生成式人工智能的发展趋势、市场动态及应用前景,涵盖技术进步与行业影响。 ### 2024年美国生成式人工智能报告关键知识点解析 #### 报告概述与背景 本报告由德勤发布,旨在深入分析2024年第一季度美国企业界在生成式人工智能(Generative AI)领域的现状和发展趋势。通过调查了2,835位商业和技术领导者的意见,该报告揭示了他们在试点或实施生成式AI过程中的看法和挑战。 #### 核心发现 **1. 高度关注与预期影响** - **关注度高:** 商业界对生成式AI的热情持续高涨。 - **预期影响大:** 预计在未来三年内,生成式AI将带来重大的变革性影响。 **2. 企业自信心态** - **自信水平高:** 许多领导者对其组织在生成式AI方面的专业能力充满信心。 **3. 专业与压力并存** - **正面态度:** 具有高度生成式AI专长的组织往往持更积极的态度。 - **压力与威胁:** 同时也感到更大的压力和威胁感。 **4. 效率优先于创新** - **当前焦点:** 当前的生成式AI项目更多地集中在提高效率、生产力以及降低成本上。 - **较少关注创新:** 相对于创新和增长而言,这些方面受到了较少的关注。 **5. 商业解决方案为主流** - **采用现状:** 大多数组织仍然主要依赖现成的生成式AI解决方案。 **6. 准备不足的关键领域** - **人才短缺:** 在人才、治理和风险管理方面,组织对于生成式AI的准备程度较低。 - **治理与风险:** 这些是目前面临的主要挑战。 **7. 社会影响力** - **未来影响:** 领导者普遍认为生成式AI将在未来产生重大的社会影响。 **8. 对监管的期待** - **寻求监管:** 许多领导者希望在全球范围内看到更多的监管和合作。 #### 前言解析 报告开篇指出,生成式AI的到来预示着各个行业的颠覆与机遇。企业正在探索如何利用生成式AI解锁商业价值、大幅提升效率和生产力,并为新产品、服务和商业模式打开大门。在这一背景下,了解当前的采用情况对于决策至关重要。通过对参与生成式AI试点或实施的企业领导者的调研,报告捕捉到了当前的行业情绪。 #### 方法论与调研对象 - **调研对象:** 2,835位商业和技术领导者。 - **参与范围:** 已经或计划实施生成式AI的企业。 #### 德勤AI研究所与研究中心介绍 报告还介绍了德勤AI研究所及其研究中心的相关背景信息,包括德勤技术、媒体和电信中心等,进一步强调了德勤在AI研究领域的权威性和专业性。 #### 展望未来 - **持续跟踪:** 该季度报告系列将继续跟踪生成式AI的发展趋势。 - **未来展望:** 分析企业如何利用生成式AI应对挑战,抓住机遇。 2024年的这份报告不仅提供了当前生成式AI在企业应用中的概况,还对未来的发展趋势进行了预测。通过这份报告,我们可以了解到企业在面对新兴技术时的挑战和机遇,并从中汲取经验和启示,为未来的决策提供参考。
  • 品应用——以波音为例:解决方案
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    本研究探讨了波音公司如何通过引入先进的智能制造技术,实现从智慧工厂建设到全面智能生产解决方案的应用,展示了航空制造业智能化转型的成功案例。 波音公司在军用和民用领域已经应用了信息物理系统,并从中获得了显著的好处。对于波音公司的航空航天业务来说,CPS(信息物理系统)至关重要。