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文档简介

9.2AIGC的发展历史什么是AIGC

A（Artificial）——人工的指代技术的人为研发属性，区别于自然演化的智能。它是人类通过算法、数据训练赋予机器的能力，而非生物与生俱来的智慧。I（Intelligence）——智能这是AIGC的技术核心，涵盖机器学习、深度学习、大模型等技术体系。机器通过学习海量数据，具备感知、理解、推理和创造的能力，是实现内容生成的底层逻辑。G（Generated）——生成的强调AIGC的核心功能：基于输入的指令或提示，从无到有地创造全新内容，而非简单的信息检索、拼接或复制。生成过程具有自主性和创造性，比如AI根据文字描述生成原创画作、撰写从未存在的文章。C（Content）——内容指AIGC的输出载体，覆盖多种形式：文字、图像、音频、视频、3D模型、虚拟数字人互动内容等。三个阶段发展历史核心技术最新进展发展方向奠基升级03革新0201奠基探索阶段1950年代1956年1956-1993隐马尔可夫模型（HMM），高斯混合模型（GMM）AI学科正式成立，感知器模型诞生。专家系统、Prolog和Lisp语言相继出现局限性NLP领域只能生成5-10个短文本，CV领域仅能做简单纹理合成，核心靠RNN、LSTM等模型，还解决不了长距离依赖问题。1994-20111994年首个自动化推荐系统GroupLens诞生，2011年IBM沃森在益智问答中打败人类架构革新阶段Transformer统一跨域架构

Transformer模型诞生，用自注意力机制替代传统结构，既能处理长距离依赖，又能并行计算，直接成为BERT、GPT、VisionTransformer（VIT）等模型的基础，统一了NLP和CV两大领域。这一阶段，AI在手写识别、语音识别等领域开始接近甚至超越人类平均水平。GAN的突破性贡献生成对抗网络（GAN）首次提出，通过“生成器-判别器”博弈机制，打破CV领域生成能力局限多模态融合与技术升级阶段多模态突破技术优化成果亮眼CLIP等联合视觉语言模型诞生，融合Transformer与视觉组件，实现文本-图像等跨模态训练与生成小样本提示（Few-shotPrompting）替代部分微调，自监督对比学习强化模态表示GPT-3以40亿个文本-图像对为训练数据，搞定大多数NLP任务；DALL・E2能生成高清独创性AI绘画；现在AIGC已覆盖文字、语音、代码、视频等多格

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