AIGC

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使用AIGC工具的优点

（1）提高工作效率

大型语言和图像AI模型可用于自动生成内容，例如文章、博客或社交媒体帖子。对于定期创建内容的企业和专业人士来说，是非常节省时间的工具，将成本显著降低效率，效率提高。

（2）提高内容质量

AIGC生成的内容可能比人类创建的内容质量更高，因为AI模型能够从大量数据中学习并生成一些人类认知不到的一些内容。例如DALL · E 2 和 Google 的 Imagen 都可以通过文字来要求AI画出描述的具体内容，并且效果已经接近中等画师的水平。

（3）增加内容多样性

首先，目前的AIGC多模态模型可以生成多种类型的内容，包括文本、图像和音视频等等；其次，AIGC生成的内容可以进行定制化、风格化迁移。

文本生成AI（搜索、文案、写作）

以结构性新闻撰写、内容续写、诗词创作等细分功能为代表，基于NLP技术的文本生成可以算作是AIGC中发展最早的一部分技术，也已经在新闻报道、对话机器人等应用场景中大范围商业落地。

自然语言处理算法（NLP）目前以Transformer架构为核心进行迭代，它是一种采用自注意力机制的模型，能够根据输入数据各部分的重要性而分配不同的权重，非常适用于文本处理的词法分析和语义分析。比如谷歌的BERT模型和openAI的GPT系列模型都是基于Transformer架构进行实现的。

ChatGPT, 文心一言

图像/视频生成AI

最早提出的模型是生成对抗网络（Generative Adversarial Nets，简称GAN），由生成器和判别器两部分组成，生成器将抓取数据、产生新的生成数据，并将其混入原始数据中送交判别器区分。这一过程将反复进行，直到判别器无法以超过50%的准确度分辨出真实样本。2022年，Diffusion model成为图像生成领域的重要发现，Diffusion是指扩散模型。最初受到热力学概念的启发，扩散模型通过增加噪声破坏训练数据来学习，然后找出如何逆转这种噪声过程以恢复原始图像。一旦经过训练，扩散模型就可以应用这些去噪方法从随机输入中合成新颖的“干净”数据。相比GAN方法，在所需数据更少的背景下，Diffusion Model的图像生成效果有明显提升。

Mid-journey,阿里鹿班

美团在aigc上的实践：FRIDAY 大模型平台是由美团平台提供的端到端大模型应用服务平台，我们基于国外 OpenAI / Anthropic / Google, 国内 MiniMax / 讯飞等开放的模型（GPT4、GPT-3.5-turbo、Claude、PaLM2、星火等）、自研/采购大模型（ChatGLM 130B等）、开源基础模型对公司内各个团队提供稳定、便捷、灵活的大模型一站式解决方案，

基于FRIDAY的小美智能助理是一款人工智能应用开发平台，与ChatGPT类似，它基于自然语言处理技术，能够让用户与机器进行自然、流畅的交流。这个平台支持多种类型的对话应用，如客户服务、问答、虚拟助手等等。MCopilot是一个AI编程辅助工具，在一些情况下，只需要注释就可以提示代码