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前言
上篇 ChatGPT开启智能交互新时代
第1章 ChatGPT:智能时代的里程碑应用
1.1 ChatGPT初探
1.1.1 概念拆解:ChatGPT究竟是什么
1.1.2 运行机制:模型训练和微调
1.1.3 使用方法:“提示”而不是“对话”
1.2 ChatGPT浪潮因何而起
1.2.1 需求爆发:数字内容需求与日俱增
1.2.2 三大支撑:ChatGPT背后的数据、算法和算力
1.2.3 GPT-4:大模型能力赋能ChatGPT应用
1.3 为什么是OpenAI
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1.3.1 OpenAI:从非营利组织转变为营利公司
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1.3.2 OpenAI背后的关键人物
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第2章 应用价值:ChatGPT打开人工智能新蓝海
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2.1 多重功能,ChatGPT价值爆发
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2.1.1 智能搜索:提供更精准内容
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2.1.2 智能对话:自然的多轮对话
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2.1.3 内容智能生成:生成多种类型内容
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2.1.4 智能交互:多模态融合交互
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2.2 市场概况:巨头布局ChatGPT成为趋势
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2.2.1 微软借大模型推出搜索引擎产品
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2.2.2 谷歌推进大模型研发,融入产品
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2.2.3 阿里巴巴瞄向大模型与开源社区
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2.2.4 腾讯“混元”大模型完善腾讯生态
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2.3 生成式AI价值凸显
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2.3.1 生成式AI和判别式AI的不同
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2.3.2 提供创作辅助,提升内容创作效率
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2.3.3 生成式AI打开AIGC产业发展新空间
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第3章 重塑职场:ChatGPT引发职业生态变迁
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3.1 ChatGPT引发多种传统职业变革
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3.1.1 咨询类职业:ChatGPT取代人工
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3.1.2 翻译类职业:ChatGPT提供多重帮助
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3.1.3 数据处理类职业:ChatGPT融入多环节
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3.1.4 内容生成类职业:ChatGPT显现优势
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3.2 ChatGPT带来多种新兴职业
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3.2.1 AI模型训练师:进行AI模型个性化定制
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3.2.2 提示词工程师:帮助用户与AI互动
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3.2.3 AI内容审核员:规避智能输出内容的风险
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3.3 ChatGPT带来的职业思考
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3.3.1 ChatGPT对职业发展的影响
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3.3.2 积极应对:将AI工具与工作结合
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中篇 AIGC开启走向通用人工智能的新纪元
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第4章 生产力变革:AIGC掀起内容生产力革命
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4.1 技术迭代,内容生产方式进化
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4.1.1 PGC:专业内容产出
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4.1.2 UGC:用户产出海量内容
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4.1.3 AIGC:AI成为内容输出的重要手段
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4.2 AIGC爆发,实现多模态内容生成
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4.2.1 文本内容:助力文本创作与内容营销
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4.2.2 音频内容:生成背景音乐与专业歌曲
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4.2.3 图像内容:体现超强图像设计能力
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4.2.4 视频内容:实现视频智能创作与剪辑
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4.2.5 游戏内容:多重游戏内容创作
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4.2.6 3D内容:3D场景与3D建模创作
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4.2.7 虚拟人物生成:实现虚拟数字人智能驱动
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第5章 核心技术:拆解AIGC的技术支柱
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5.1 自然语言处理:实现AIGC突破的关键技术
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5.1.1 神经机器翻译:机器翻译的主流技术
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5.1.2 智能交互:提升理解与对话能力
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5.1.3 阅读理解:实现准确内容理解与分析
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5.2 预训练大模型:AIGC应用能力的来源
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5.2.1 预训练+微调,助力AIGC应用落地
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5.2.2 预训练大模型产品涌现
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5.3 多模态交互:全方位交互,互动更自然
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5.3.1 多模态交互的诸多探索
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5.3.2 多模态大模型走向开源
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第6章 产业格局:AIGC产业架构与发展趋势
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6.1 入局者增多,AIGC产业生态日益稳固
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6.1.1 AIGC展现潜力,吸引资本流入
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6.1.2 巨头涌入,AIGC赛道不断壮大
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6.2 细分产业链条,拆解产业架构
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6.2.1 上游:提供数据、技术基础能力
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6.2.2 中游:集成技术的应用模型
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6.2.3 下游:AIGC应用多领域落地
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6.3 多行业赋能,产业价值凸显
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6.3.1 AIGC内容生成助力行业内容生产
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6.3.2 大模型助力人工智能广泛落地
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第7章 商业前景:AIGC商业化应用场景爆发
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7.1 技术融合,AIGC落地成为可能
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7.1.1 底层技术迭代,AIGC内容产出更智能
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7.1.2 MaaS深化AIGC应用,实现场景拓展
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7.1.3 百度“文心千帆”大模型平台:聚焦企业提供MaaS服务
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7.2 商业模式选择:To B还是To C
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7.2.1 To B:面向需求稳定的B端用户
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7.2.2 To C:面向C端用户拓展SaaS订阅业务
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7.3 商业入局:AIGC入局多路径解析
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7.3.1 聚焦数据,提供数据资源
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7.3.2 聚焦技术:提供必要硬件与模型
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7.3.3 瞄向产品:打造多元智能产品
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7.3.4 关注项目:AIGC火热项目盘点
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7.3.5 华为:推出开源AI框架昇思MindSpore
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下篇 组织和个体的AIGC转型
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第8章 智能工具赋能:助推组织智能化变革
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8.1 组织从数字化、云化到智能化
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8.1.1 数字化转型:传统企业升级为数字化企业
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8.1.2 云化(SaaS化):企业的管理上云
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8.1.3 智能化:企业流程再造,智能工具赋能个体
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8.2 企业智能化转型的核心挑战
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8.2.1 业务洞察:现有业务的智能化红利分析
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8.2.2 数据管理:当数据成为核心竞争力
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8.2.3 安全和隐私管理:用户个人隐私保护对企业的要求
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8.3 企业智能化转型需要变革管理
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8.3.1 人的转型和升级:转变管理思想,启用数字人才
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8.3.2 探索组织架构的变革:智能化、柔性化组织管理
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8.3.3 商业模式的创新:解锁全新商业模式
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第9章 行业探索:AIGC技术赋能行业转型
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9.1 资讯行业
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9.1.1 AIGC融入资讯内容制作多环节
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9.1.2 AI虚拟主播促进资讯内容传播
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9.2 教育行业
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9.2.1 变革教学模式,提高教师的生产力
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9.2.2 AI助教:学生自主学习的好帮手
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9.2.3 AI智能教育,打造个性化学习的新范式
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9.2.4 综合性产品:基于AIGC打造教育新产品
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9.3 娱乐行业
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9.3.1 颠覆游戏体验:游戏NPC更具智能
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9.3.2 音频内容创作:企业加深AIGC音乐创作探索
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9.3.3 影视内容更新:高效创作+影片修复
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9.4 金融行业
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9.4.1 金融文案产出:营销文案设计及宣传
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9.4.2 智能客服:提高金融机构服务水平
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9.4.3 智能投顾:优化流程,降低服务成本
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第10章 B端应用:AIGC行业大模型连接B端场景
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10.1 AIGC深入细分行业,行业大模型涌现
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10.1.1 打造行业大模型的两大路径
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10.1.2 百度携手多家企业,打造行业大模型
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10.2 AIGC连接B端营销业务
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10.2.1 营销内容:AIGC完善营销方案
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10.2.2 售前互动:AIGC创新营销场景
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10.2.3 虚拟主播和虚拟IP助力品牌营销
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10.3 AIGC助力智慧零售发展
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10.3.1 AIGC+CRM:打造智能零售新方案
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10.3.2 AIGC助力零售企业打造虚拟大卖场
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第11章 未来展望:通用人工智能时代到来
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11.1 通用人工智能:AI未来发展的方向
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11.1.1 人工智能从专用走向通用
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11.1.2 通用人工智能终将来临
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11.2 应对之策:勇于迎接新变局
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11.2.1 不是被AI替代,是被AI工具的使用者替代
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11.2.2 成为掌握AI工具的终身学习者
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11.2.3 通用人工智能时代的生存法则
更新时间:2024-09-10 16:53:31