文心一格也是百度旗下的大模型成员，发布的时间甚至比文心一言还要早一些。文心一格的定义是：你的“AI创意与绘画探索基地。”一格一言。本文分为以下内容：介绍文心一格；介绍文心一格的做图能力；文心一格会给哪些岗位带来利好和危机；存在哪些市场机会。文心一格是百度依托飞桨、文心大模型的技术创新，推出的AI艺术和创意辅助平台。 定位为面向有设计需求和创意的人群，基于文心大模型智能生成多样化AI创意图片，辅助创意设计，打破创意瓶颈。文心·一格的使用场景主要有两种：一种是用户在百度APP中输入一段文字，然后选择“文心·一格”功能，就可以自动生成相应的图片；另一种是开发者将文心·一格集成到自己的应用中，用于为用

LargeLanguageModelsforSoftwareEngineering:ASystematicLiteratureReview写在最前面论文名片课堂讨论RQ1部分：LLMs的选择和优化RQ2部分：LLMs的数据集大小RQ3部分：LLMs在软件开发中的应用关于综述论文的写作1.介绍IntroductionLLM和SE是什么？大型语言模型在软件工程中的兴起文献综述的主要贡献2.方法：怎么挑选论文的2.1研究问题2.2搜索策略：人工搜索+纳入排除+领域知识2.3研究选择2.4滚雪球式搜索2.5数据提取和分析ResearchQuestion3研究问题1：目前用于解决SE任务的LLMs是什么

3D内容创建的最新进展主要利用通过分数蒸馏抽样（SDS）生成的基于优化的3D生成。尽管已经显示出有希望的结果，但这些方法通常存在每个样本优化缓慢的问题，限制了它们的实际应用。在本文中，我们提出了DreamGaussian，这是一种新颖的3D内容生成框架，可以同时实现效率和质量。我们的主要见解是设计一个生成式3D高斯溅射模型，该模型具有伴随的网格提取和紫外线空间中的纹理细化。与神经辐射场中使用的占用修剪相比，我们证明了3D高斯的渐进致密化对于3D生成任务的收敛速度明显更快。为了进一步提高纹理质量并促进下游应用，我们引入了一种有效的算法将3D高斯转换为纹理网格，并应用微调阶段来细化细节。大量实验证

伴随着AIGC技术的强势出圈，大家在惊叹AI技术强大的同时，也有越来越多的人开始讨论关于由此带来的版权问题：我们通过AI生成的图像属于平台还是个人？目前AI作品版权在法律上是如何界定的？又该如何避免引起AI版权的纠纷？今天我想和大家聊聊关于当前AIGC作品版权的问题，希望能给大家带来一点思考。一、AI作品的版权如何界定？目前关于AI版权归属问题主要有2种看法：持保守观点的认为AIGC只是从海量数据库中选择元素进行拼接，初始的创意和付出都源自原艺术家，因此版权应该属于数据库中的原作者和开发AI技术的平台。而另一种观点认为，在AI作品生成过程中创作者也经过调试编辑，通过多次迭代才生成最终图像，所以

什么是AIGC？最近，又火了一个词“**AIGC”**2022年被称为是AIGC元年。那么我们敬请期待，AIGC为我们迎接人工智能的下一个时代。TIPS:内容来自百度百科、知乎、腾讯、《AIGC白皮书》等网页什么是AIGC？1.什么是AIGC？2.AIGC发展趋势3.AIGC技术4.AIGC有哪些应用价值？5.AIGC给我们带来的改变6.AIGC面临的挑战1.什么是AIGC？AIGC即AIGeneratedContent，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。AI绘画、AI写作等都属于AIGC的分支。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善

2023年数智中国AIGC科技周·AI云智上海专场在普陀区召开。活动以“智能涌现”、“算力突围”、“超越现实”三大篇章开启，第一篇章以“智能涌现”开幕、重塑数实融合终极愿景；第二篇章“算力突围”，以AI为引擎，以计算为基石，构筑数字底座；第三篇章“超越现实”，引领“空间计算”新时代，进入“虚实相生”新阶段。杨冠军腾讯云存储解决方案专家架构师针对在AIGC的场景下，如何解决在AIGC训练过程中数据的存储和数据处理的问题，杨冠军从三个方面进行介绍与解读：一是AIGC对存储提的新需求；二是介绍腾讯云可以给用户提供的整体存储解决方案；三是腾讯云提供的整体数据处理方案。AIGC的新需求：模型训练与应用推

引言近期，AIGC相关产品如同雨后春笋一般不断涌现。但在技术层面，大家普遍的关注点更多集中在性能方面，却经常忽略了存储对推理和训练效率的影响，以及AIGC内容可能带来的合规风险。我们特邀腾讯云存储的产品负责人崔剑老师和益企研究院创始人、腾讯云 TVP张广彬老师（狒哥）围绕以上话题展开讨论。AIGC大模型需要经过多年的积累和海量数据训练，才能达到目前的阶段。它是一个非常复杂的技术工程，涉及到顶层的训练框架，中间的管控调度，以及底层的计算存储网络等各个层面的资源支持。下面从存储的角度来探讨，为了让AIGC成长得更快，我们需要做哪些具体的工作。存储方案是AIGC模型业务落地的重要支撑崔剑：想请教一下

AIGC实战-使用变分自编码器生成面部图像0.前言1.数据集分析2.训练变分自编码器2.1变分自编码器架构2.2变分自编码器分析3.生成新的面部图像4.潜空间算术5.人脸变换小结系列链接0.前言在自编码器和变分自编码器上，我们都仅使用具有两个维度的潜空间。这有助于我们可视化自编码器和变分自编码器的内部工作原理，并理解自编码器和变分自编码潜空间分布的区别。在本节中，我们将使用更复杂的数据集，并了解增加潜空间的维度时，变分自编码器的图像生成效果。1.数据集分析接下来，我们将使用CelebFacesAttributes(CelebA)数据集训练一个新的变分自编码器(VariationalAutoen

文章目录前言一、AI数字人赚钱方法二、AI写作赚钱方法三、AI绘画赚钱方法四、AI工具赚钱方法总结前言在这个数字化时代，越来越多的人开始尝试副业来增加收入。而其中，AI技术的应用也为人们提供了新的赚钱方法。AIGC（AI赚钱专栏）便是一个专门介绍AI赚钱方法的专栏。首先，AIGC专栏提供了一系列关于AI数字人赚钱方法的分享。这些方法包括思维书单号、儿童英语学习、工具库账号引流、携程笔记、国学小和尚、名人对谈、明星说外语、祝贺或道歉视频、视频翻译、数字人定制服务、情感咨询、法律咨询、电影解说、冷知识讲解、复活逝去的亲人以及本地生活服务等。不同的赚钱方法适合不同的人群。一、AI数字人赚钱方法AI数

在科技日新月异的今天，AIGC已经成为了一个热门话题，技术成为行业发展的核心动力。2022年11月，OpenAI发布ChatGPT，仅用2个月就创造了APP用户过亿的新记录。ChatGPT强大的内容生成能力，引起了业界普遍关注，也加速了人工智能行业从决策式/分析式AI（Discriminant/AnalyticalAI）到生成式AI（GenerativeAI）的演化。 2023年5月14日，Sota.AI联合CSDNCMeet&CDC、全球青年领航计划，于上海虹口举办了首场线下智能AI交流Meetup，来自NVIDIA、达观数据、彬复资本的多位技术专家围绕智能AI的主题，围绕着AIGC技术前沿