一、导言首先介绍一下京东在电商场景下AIGC方面的探索。这是一个商品营销文案自动生成的全景图，自下而上首先是商品的输入信息。输入信息是异构多源的，包括商品的商详页里的图片、文本、商品的标题以及商品的知识图谱。通用的知识图谱是三元组的形式，也就是头实体、尾实体以及关系，比如“中国的首都是北京”（头实体：中国；尾实体：北京；关系：首都）。在电商场景下，三元组的知识图谱转化为一个二元组，是一个“商品属性-属性值”对。商品里含有图片信息，也就是说实际上这是一个多模态文本生成的场景。当我们拿到这些较为丰富的信息后，会对信息做一些初步处理，包括提取它的卖点（描述了商品非常好的、值得大家去参考的一些价值点）
AIGC场景应用展望研究报告AIGC介绍技术视角：AIGC产业技术新突破产业视角：AIGC的产业新变革典型企业案例随着人工智能技术的快速发展，AIGC(AI生成内容)正在成为内容生产方式的新趋势。AIGC场景应用展望研究报告从技术视角和产业视角对AIGC场景应用进行了展望报告下载：https://report.iresearch.cn/report/202401/4294.shtmlAIGC介绍AIGC是内容生产方式的进阶，实现内容和资产的再创造AIGC（AI-GeneratedContent）本质上是一种内容生产方式，即人工智能自动生产内容，是基于深度学习技术，输入数据后由人工智能通过寻找规
GoMaxAI创作系统融合了openai大、国内讯飞星火、清华智谱、文心一言AI大模型以及Midjourney绘图技术，打造了一个高效的AI人工智能问答系统。这个系统整合了OpenAI-GPT的所有模型，支持最新的最新GPTS、GPT-4-all、gemini-pro、gemini-pro-vision(识图)、dall-e-3等模型，以及多种AI技术，为用户提供了一个强大的AI创作工具。 《GoMaxAI系统详情及搭建部署文档》:点击查看宝塔搭建视频操作教程GoMaxAI系统宝塔部署教程GoMaxAI系统宝塔部署教程宝塔搭建图文教程本文假设您的有一台云服务器，且上面有“宝塔”面板
在广泛数据的不断滋养下，AIGC技术愈发成熟。利用AIGC技术的生成能力辅助进行文案撰写、海报生成、美术设计已成为众多行业的高频需求。如今AIGC技术已走入更新发展的新时期，挖掘能力、探索场景，沉淀更多高效易用的精细化模型，也成为企业乃至产业驶入效能高速路的新方式。素有千年商都美誉的广州，是中国通往世界的南大门，是海上丝绸之路的发祥地。在2000多年的历史长河中，广州始终以商业发展为桥头堡，坚守经济要塞。自改革开放以来，广州屹立潮头，以科技创新带动城市发展。不断汇聚科创要素的广州，也逐渐形成了“一轴四核多点”科技创新走廊新格局。这一千年古都正在凭借源源不断的科技力，打造“科创名城”新形象。广州
近日，酷开科技成功挑战“全球最多人同时线上和线下开箱”吉尼斯纪录，为中国品牌出海打样。酷开科技，除了硬件上的实力，更有软件上的硬核。酷开科技之所以能够从中国OTT行业独角兽走向海外市场“开疆拓土”，是基于创新的AI推荐算法和AIGC技术、强大的自动化智能运营平台、智能大屏行业深耕实践背后的技术自信。酷开科技深耕智能大屏十余年，拥有在智能大屏行业“实战”沉淀下来的海量参数。“大模型参数就是AIGC的基石”，并借助GPT-4、百度文心一言等“他山之石”，利用自身企业知识库、行业大模型等不断强化训练AIGC的“专业能力”，让AIGC工具更懂智能大屏行业。依托MaaS+SaaS+PaaS平台生态，酷开
在数字化浪潮下，金融行业正转向技术领域。AIGC在金融行业软件开发中发挥重要作用，从需求分析到系统运营都有涉及。AIGC提升编码阶段的效能，如智能数据建模、生成业务流程图等，并使系统具备自学习、自我适应能力，更好地满足用户需求。目 录 01 AIGC在软件工程各个阶段的应用02 AIGC在软件工程领域遇到的问题03 问题的解决方案01AIGC在软件工程各个阶段的应用首先，AIGC在编码阶段发挥了巨大作用，并且在当下低代码开发方式的盛行的情况下，AIGC对软件开发的效能有了大幅的提升，比如利用Prompt进行智能化的数据建模、通过人机对话的方式生成业务流程图等等；再比如在让开发人员头疼的
概述到目前，GPT只能去接收文本的输入，但是在现实的生活当中，会有语音的需求GPT也有相关的能力接入，我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力当然其他第三方的软件或者接口也是支持这个功能在OpenAI有一个语音转文本的模型叫做whisper在OpenAI它的官方网站当中，在左侧可以看到有一个Audio关于音频的API文档:https://platform.openai.com/docs/api-reference/audio/create-transcription接口:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions可以看到它的参数file参数
AIGC实战——像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.训练PixelCNN3.PixelCNN分析4.使用混合分布改进PixelCNN小结系列链接0.前言像素卷积神经网络(PixelConvolutionalNeuralNetwork,PixelCNN)是于2016年提出的一种图像生成模型，其根据前面的像素预测下一个像素的概率来逐像素地生成图像，模型可以通过自回归的方式进行训练以生成图像。在本节中，将使用Keras实现PixelCNN模型并将其应用于图像数据生成中。1.PixelCNN工作原理为了理解PixelCNN，我们需要介绍两个关键技术：掩码
简介提升工程是什么提示工程（PromptEngineering）是人工智能领域中的一个概念，特别是在自然语言处理（NLP）领域中。它是一种通过设计和优化输入提示来提高AI模型表现的方法。对于基于转换器的大型语言模型（如OpenAI的GPT系列），输入提示在提高模型理解、回答问题、生成有用输出等方面具有关键作用。简单来说，提示工程就是研究如何构建更好的问题或指令，从而引导AI模型生成更有价值的回答。提示工程主要包含以下几个方面的内容：问题构建：以清晰、简洁的方式表述问题，明确需要的答案类型。上下文引导：提供必要的上下文信息，帮助模型理解问题的背景和目标。间接引导：使用间接的指令，引导模型以特定的
前言哈喽兄弟们，好久不见哦～最近整理了一下之前写过的一些小项目/毕业设计。发现还是有很多存货的，虽然这些项目普遍都写的比较简单，但想一想既然放在电脑里面也吃灰，那么还不如开源分享出去，没准还可以帮助到一些小白新手。本期就在其中选取了一个医疗问诊的项目进行分享。在项目资料中，包括了项目的完整源代码、前端模板项目、文档介绍、数据库结构以及一些其它素材。项目介绍智慧医药系统（smart-medicine）是一个基于SpringBoot开发的标准JavaWeb项目。整体页面非常的简约大气，整合了目前非常火爆的AIGC生成式AI（选用的阿里的通义千问大语言模型）技术充当智能医生，以此提升系统的B格，整体
