Ai工具集导航（Ai-321.com）简述：2023iResearchMarktingAwards金瑞营销奖中，联想MarTech智能营销平台被评为”年度最佳AIGC营销平台”奖项的获奖情况。文章详细描述了联想MarTech智能营销平台的升级与迭代内容，包括新增的项目溯源管理和MDR孵化功能，以及平台中应用的人工智能技术和AIGC能力。文章强调了AIGC对于MarTech的创新和变革意义。在营销领域，不断推陈出新，保持与技术潮流同步是至关重要的。为了认可最杰出的营销平台，2023iResearchMarktingAwards金瑞营销奖揭晓了它们的获奖名单。年度最佳AIGC营销平台这一荣誉被授予
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要是AIGC时代智能绘画开启视觉新时代，希望能对学习AI绘画的同学们有所帮助。文章目录1.StableDiffusion2.书籍推荐2.1《AI创意绘画与视频制作:基于StableDiffusion和ControlNet》2.2内容介绍2.3适
🌈个人主页：聆风吟🔥系列专栏：数据结构、网络奇遇记🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。文章目录📋前言一.什么是AIGC?二.AIGC如何运作？2.1步骤一：收集数据2.2步骤二：模型训练2.3步骤三：内容生成2.4步骤四：反馈和改进三.AIGC的主要特征3.1文本生成3.2图像生成3.3语音生成3.4视频生成四.AIGC关键技术能力五.AIGC常用软件5.1ChatGPT5.2Midjourney5.3StableDiffusion5.4文言一心六.AIGC的优势和挑战6.1优势6.2挑战七.书籍推荐7.1书籍介绍7.2作者简介7.3购买链接&粉丝福利参与活动方式文末详见。📋前言随着人工智能
大家好，我是猫先生，AI技术爱好者与深耕者！！2022年是AIGC（生成式AI）元年！从这一年开始，可谓是百家争鸣，各种技术层出不穷，再次迸发出AI的活力。从DALL·E2、StableDiffusion、Midjourney等文生图应用点燃了大众的热情，再到ChatGPT的横空出世，更是掀起了一股AI浪潮。2023年是AI大爆发的一年，经过一年多的发展，AI绘画可以说已得到了长足的发展，而这也进一步促进了AI视频生成的发展。——何为AI视频？——「AI视频」通常指的是由人工智能（AI）技术生成或处理的视频。这可能包括使用深度学习、计算机视觉和其他相关技术来改善视频的质量、内容或生成全新的视频
PG-Video-LLaVA:PixelGroundingLargeVideo-LanguageModelshttps://github.com/mbzuai-oryx/Video-LLaVA将基于图像的大型多模态模型（LMM）扩展到视频领域是具有挑战性的。最近将基于图像的LMM扩展到视频的方法要么缺乏grounding定位能力（例如，VideoChat，Video-ChatGPT，Video-LLaMA），要么不利用音频信号来更好地理解视频（例如，Video-ChatGPT）。为解决这些问题，提出PG-Video-LLaVA，第一个具有像素级grounding能力的LMM，通过转录音频提示为
IsYourCodeGeneratedbyChatGPTReallyCorrect?写在最前面主要贡献这篇论文的创新点，为之后的论文提供了一些的启发未来研究的方向：改进自动化测试方法、创建测试输入生成器、探索新的评估数据集扩充方法，以及提高编程基准的精度。实验设计可尝试：不同温度设置对模型性能的影响，模型在生成多个样本时的表现评价方向可增加：归纳分析错误最多的几个方面课堂讨论主要思路LLM样本杀伤力策略2.2测试用例集缩减研究背景HUMANEVAL数据集错误范例相关工作LLM代码生成LLM的代码基准自动化测试生成本文贡献方法模型设计系统设计模型评价方向评价分析HUMANEVAL数据集生成测试数
目录一、揭开AIGC的神秘面纱二、为何2022年爆发AIGC？1、文本类2、图像类3、音频类4、视频类三、AI对电商的影响挖掘ChatGPT的潜力举个例子：如果你想通过OpenAI平台创业四、AIGC/GPT可以做什么1、AIGC产业链2、ChatGPT行业应用3、AI应用的具体场景AIGC将辅助/取代的工作方向五、普通人如何面对AI一、揭开AIGC的神秘面纱网络上出现了很多关于AI的名词，我们先来了解一下这些名词之间的关系。AIGC（AI-Generated Content），指的是利用人工智能来生产内容，其中AI是人工智能的简称，GC则是创作内容。目前AIGC主要运用在文字、图像、视频、音
目录一、学习素材重复引用的隐患二、涉及到的问题三、缓解的办法四、进一步的技术干预味同嚼蜡。如果大模型的学习素材，反复被使用，拉出来又吃回去，如此往复，会怎么样？我在前面已经讨论过了，有大模型A接了大模型B，来训练自己的数据。这不算什么问题。此外，不知道大家注意到没有，百度的文心一言大模型，这几天升级，将答案的来源，都列到了下面。叫做参考。一是声明了内容的来源和出处，二是便于用户深度去阅读原文，特别是知识文献。当然，也给源站点带来了流量，隐含的商业模式就出来了。那么我们可以去思考：如果我用AIGC写的文章，发表在CSDN，或者某乎。大模型进行了学习，在没有人为监督和标注的情况下，又有人用了相同的
量子位智库发自凹非寺量子位|公众号QbitAI在互联网流量红利消退的当下，广告营销产业进入存量竞争。TikTok开始用生成式AI来提供广告脚本，Snapchat开始用聊天机器人来推个性化广告，百度营销重构了一系列全新的AINative产品赋能企业营销全流程。大模型和生成式AI技术的出现为品牌营销的破局提供了重要契机，国内外广告营销行业与大模型和生成式AI技术的结合呈现前所未有的火热态势。广告营销产业链上的玩家正处于历史性的转折点。生成式AI为不同广告营销主体提供了何种新解法？广告营销行业的工作流程、内容生产场景、投放效果如何变化？行业将产生怎样的周期影响？生成式AI浪潮下广告营销行业的核心生产
Vanna是麻省理工学院授权的开源PythonRAG（检索增强生成）框架，用于SQL生成和相关功能。Vanna的工作原理Vanna只需两个简单的步骤——在数据上训练RAG“模型”，然后提出问题，这些问题将返回SQL查询，这些查询可以设置为在数据库上自动运行。根据您的数据训练RAG“模型”。提出问题。如果你不知道什么是RAG，不要担心——你不需要知道它是如何在引擎盖下使用的。你只需要知道你“训练”了一个模型，它存储了一些元数据，然后用它来“提问”问题。有关如何在引擎盖下工作的更多详细信息，请参见基类。用户接口这些是我们使用Vanna构建的一些用户界面。您可以按原样使用这些，也可以将其作为自己自定
