清华大学2024年AIGC发展研究资料2.0版210页

@新媒沈阳团队 AIGC2024年1月（Sora发布之前）（本报告部分内容由AI生成，如有错误，告知修改）AIGC发展研究资料(2.0版 修订号0.90)清华大学新闻与传播学院元宇宙文化实验室报告80%内容由AI自动生成，聚焦AIGC的多模态发展、多学科影响、全方位应用以及前沿探索，融汇了与AIGC相关的产业实践经验、学术研究探讨与社会理念摸索，致力于向读者提供全面了解AIGC动态的指南，共同探寻人工智能和人类未来发展的和谐之道。AIGC系列研究资料聚焦AIGC产业发展现状及趋势，分技术篇、产业篇、评测篇、职业篇、风险篇、哲理篇、未来篇，是产业发展的概观性报告，也初步回应了突出的风险隐忧，旨在洞察行业的基础上，对AIGC发展趋势进行科学预测与展望，为社会各界应对AIGC领域的挑战提供了理论指导与实践建议。AIGC报告2.0AIGC报告1.0注：图片为报告内容示例技术与演进为什么是OpenAI率先突破2017年6月，谷歌大脑团队发表论文《Attention is all you need》，首次提出了基于自注意力机制的Transformer模型，并首次将其用于自然语言处理。u2018年6月，推出1.17亿参数的GPT-1模型u2019年2月，推出15亿参数的GPT-2u2020年5月，发布了1750亿参数的GPT-3u2022年3月，InstructGPT发布，回答更加真实u2022年11月，ChatGPT发布，并率先破圈u2018年10月，提出3亿参数的BERTu2019年10月，提出110亿参数的新预训练模型-T5u2021年1月，推出1.6万亿参数的Switch Transformeru2021年5月，发布1370亿参数的LaMDAWHY——OpenAI & ChatGPT前瞻性AI视野多样应用探索人性化AI愿景正确合作对象长期研究投入强大技术实力……u坚定的科技信仰：坚持不断改进GPTu开放的合作伙伴：与微软达成合作u较少的商业顾虑：声誉成本、利益冲突跨领域知识应用集成了广泛的领域知识，可以在多种主题上进行交流和生成信息。上下文感知对话管理能够在一定程度上理解和记忆对话历史，实现上下文顺畅的交流。自然语言处理（NLP）的进步ChatGPT在理解和生成自然语言方面表现出色，展示了先进的自然语言理解和生成能力。用户意图识别与适应性回应具备识别用户意图并据此调整