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World File Search SystemAIGC
生成人工智能研究的机会
●什么是genai：AIGC是通过获取人类的指示，从中获得含义以及使用该目标信息来创建内容根据其知识和理解来创建的。大规模模型近年来在AIGC中具有重要意义，因为它们可以提取出色的意图，从而可以提取更好的生成结果。随着数据和模型大小的增加，模型可以学习的分布变得更加广泛，对现实变得更加真实，从而创建了更高质量和更现实的内容。本调查对随着时间的推移的生成模型的发展进行了详尽的分析，并概述了它们从单峰到多模式相互作用的AIGC中的基本元素和当前的发展。我们从非模式的角度提供了生成任务以及相关的文本和图像模型。II。 AI和生成的历史：生成AI，也称为生成建模，是人工智能（AI）的一个分支，致力于创建能够生成类似于给定数据集的新数据的模型。 该领域的历史悠久数十年，由于深度学习和神经网络的发展，近年来取得了重大进步。 以下是生成AI的历史的详细概述：2010年代见证了生成AI的重大突破，这在很大程度上是由深度学习进步所驱动的。 AutoCododers（VAE）由Kingma和Welling在2013年推出，为学习潜在数据表示提供了一个概率框架。 生成对抗网络（GAN），由Ian Goodfellow等人提出。II。AI和生成的历史：生成AI，也称为生成建模，是人工智能（AI）的一个分支，致力于创建能够生成类似于给定数据集的新数据的模型。该领域的历史悠久数十年，由于深度学习和神经网络的发展，近年来取得了重大进步。以下是生成AI的历史的详细概述：2010年代见证了生成AI的重大突破，这在很大程度上是由深度学习进步所驱动的。AutoCododers（VAE）由Kingma和Welling在2013年推出，为学习潜在数据表示提供了一个概率框架。生成对抗网络（GAN），由Ian Goodfellow等人提出。在2014年，基于对抗性训练引入了一种新颖的生成建模方法。gan由两个神经网络组成，一个发电机和一个歧视器，在最小值游戏框架中同时训练有素，在该框架中，生成器学会了生成逼真的数据，而歧视器则学会区分真实数据和生成数据。gan在生成高质量的图像，音频，文本和其他类型的数据方面取得了显着成功，从而导致艺术生成，图像合成和数据增强的广泛应用
生物信息学中的简报
摘要 - 生成的人工智能（GAI）已成为一个快速新兴的领域，该领域在智能和自动创建各种内容方面具有巨大的潜力。为了支持这种人工智能生成的内容（AIGC）服务，未来的通信系统必须满足严格的要求，包括高数据速率，吞吐量和低潜伏期，同时有效地利用有限的光谱资源。语义通信（SEMCOM）被视为一种革命性的交流计划，可以通过传达信息的含义而不是繁殖来应对这一挑战。gai算法是在模型预培训和微调，知识基础构建和资源分配方面，为启用智能有效的SEMCOM系统的基础。相反，SEMCOM可以提供较低延迟和高可靠性的AIGC服务，因为它可以执行数据编码和压缩数据以及基于知识和上下文的推理的能力。在这项调查中，我们通过研究GAI-DRIENS SEMCOM网络的架构，无线通信方案和网络管理来打破新的基础。我们首先引入了一种用于GAI驱动的SEMCOM网络的新型体系结构，其中包括数据平面，物理基础架构和网络控制平面。反过来，我们对端到端GAI驱动的SEMCOM系统的收发器设计和语义有效性计算提供了深入的分析。最后，我们探索了几个承诺的用例，即自动驾驶，智能城市和元视频，以提供GAI驱动的SEMCOM网络的全面理解和未来方向。随后，我们在拟议的网络中介绍了创新的生成水平和知识管理策略，包括知识结合，更新和共享，确保基于知识的准确性推理。
学术研究中AI生成的文本的定量分析：一项研究
摘要：许多人对Chatgpt感兴趣，因为它已成为一个著名的AIGC模型，该模型在各种情况下（例如软件开发和维护）提供了高质量的响应。滥用Chatgpt可能会引起重大问题，尤其是在公共安全和教育方面，尽管它具有巨大的潜力。大多数研究人员选择在ARXIV上发布其作品。未来工作的有效性和独创性取决于在此类贡献中检测AI组件的能力。为了满足这一需求，本研究将分析一种可以查看学术组织用来在ARXIV上发布的内容的方法。为此，使用物理，数学和计算机科学文章创建了一个数据集。使用新构建的数据集，以下步骤是通过其步调将simpality.ai放置。统计分析表明，原始性。EA非常准确，速率为98％。
AI驱动的广告：道德挑战，框架和未来方向
摘要 - 数字广告的发展已从交互式和程序化广告转变为AI驱动的智能广告。AI，由大数据，高级熟悉的能力和复杂算法提供支持，可以自动创建个性化的广告内容。尽管这些进步提高了效率并降低成本，但它们引发了关键的道德问题，包括与隐私，偏见和知识产权有关的问题。本文探讨了AI生成的广告（AIGC）所带来的机遇和道德困境，并提出了一个框架，使创新与道德完整性之间存在平衡。通过关注合规性评估，绩效评估和知识产权保护，该研究旨在指导可持续和负责的AI驱动广告生态系统的发展。本文还提倡采用一种动态的，包容性的道德治理方法，以确保广告中AI驱动的内容的健康，安全和道德的增长。索引术语 - 官员，广告，道德风险，AI生成的内容，隐私，安全
指挥棒：使用人类偏好反馈对齐文本对审计模型
随着AI生成的Content（AIGC）的开发，文本与ADIO模型正在引起广泛关注。然而，由于自然语言的固有信息密度和有限的模型不明显的能力，这些模型要生成与人类偏好保持一致的音频。为了减轻此问题，我们删除了指挥棒，这是第一个框架，旨在增强使用人类偏爱的反馈来增强生成的音频和文本提示之间的对齐。我们的接力棒包括三个关键阶段：首先，我们策划了一个包含提示和相应生成的音频的数据集，然后根据人类的馈本进行注释。其次，我们使用构造的数据集引入了奖励模型，该数据集可以通过分配奖励输入文本审计对来模仿人类的喜好。最后，我们采用了奖励模型来微调现成的文本对原模型。实验结果表明，我们的指挥棒可以显着提高原始文本对原模型的发电质量，音频完整性，时间关系以及与人类偏爱的一致性。项目页面可从https://baton2024.github.io获得。
![arxiv：2402.01166v2 [CS.CV] 2024年3月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ebc69f9db689b7dd8b3a8bb2751bb41627c75942.webp)
arxiv：2402.01166v2 [CS.CV] 2024年3月19日
近年来，人工智能产生的内容（AIGC）取得了显着进步，具有多种输入方式，例如，文本，图像，视频，音频和3D。3D是对现实世界3D环境的最亲密的模式，并具有巨大的知识。3D内容构成既显示学术和实践价值观，同时还展示了强大的技术挑战。本综述旨在巩固3D Content Generation的新兴领域内的发展。具体而言，提出了一种新的分类法，将现有方法分为三种类型：3D天然生成方法，基于2D先验的3D生成方法和混合3D生成方法。调查涵盖了跨越主要技术的60篇论文。此外，我们讨论了3D内容生成技术的局限性，并指出了开放的挑战以及有希望的未来工作的指导。伴随着这种情况，我们建立了一个项目网站，其中提供了3D内容生成研究的资源。项目页面可在https://github.com/hitcslj/awesome-aigc-3d上找到。
使用文本转图像的人工智能工具探索设计构思中的元认知过程
1. 引言 人工智能这个主题一直受到各个学科的广泛关注。2022年，随着科技的快速进步，AIGC（人工智能生成内容）的出现不仅导致了各个行业结构的变化，而且还成为不同领域非常有前途的工具。在设计方面，文本到图像人工智能的出现可以通过简单的指令生成相应的图像。此外，它还可以增强视觉交流和创意构思效率（刘等人，2023 年）。因此，已经有多项研究调查了人工智能的使用及其应用（Ploennigs 和 Berger，2022 年；Vartiainen 和 Tedre，2023 年）。然而，设计不仅被视为一门生产作品的学科，而且还被视为一个涉及思考、分析和决策的复杂过程（Kavousi 等人，2020a 年）。在心理学中，我们将其称为“元认知”。它不仅在设计教育和设计构思中发挥着重要作用（Ball and Christensen 2019），创造力的提高也是通过元认知思维的训练过程实现的。因此，本文不讨论人工智能在设计中的应用，而是旨在更深入地了解其对设计领域的影响。
RF扩散：通过时频扩散
摘要以及AIGC在CV和NLP中闪耀，其在无线领域中的潜力也近年来也出现了。然而，由于表示功能有限，现有面向RF的生成解决方案不适合生成高质量的时间序列RF数据。在这项工作中，受到CV和NLP扩散模型的稳定成就的启发，我们将其调整到RF域并提出RF扩散。为了促进RF信号的独特特征，我们首先引入了一种新颖的时频扩散理论，以启用原始扩散模型，使其能够在RF信号的时间，频率和复杂值域内利用信息。在此基础上，我们提出了一个层次扩散变压器，将理论转化为一种实用的生成DNN，通过跨越网络体系结构，功能障碍和复杂评估的操作员的精心设计，使RF-diffusion成为一种多功能的解决方案，以实现多种多样的解决方案。表现出了RF-Diffusion在合成Wi-Fi和FMCW信号中的出色性能。我们还展示了RF扩散在增强Wi-Fi传感系统和在5G网络中执行通道估计的多功能性。
RF扩散：通过时频扩散
摘要以及AIGC在CV和NLP中闪耀，其在无线领域中的潜力也近年来也出现了。然而，由于表示功能有限，现有面向RF的生成解决方案不适合生成高质量的时间序列RF数据。在这项工作中，受到CV和NLP扩散模型的稳定成就的启发，我们将其调整到RF域并提出RF扩散。为了促进RF信号的独特特征，我们首先引入了一种新颖的时频扩散理论，以启用原始扩散模型，使其能够在RF信号的时间，频率和复杂值域内利用信息。在此基础上，我们提出了一个层次扩散变压器，将理论转化为一种实用的生成DNN，通过跨越网络体系结构，功能障碍和复杂评估的操作员的精心设计，使RF-diffusion成为一种多功能的解决方案，以实现多种多样的解决方案。表现出了RF-Diffusion在合成Wi-Fi和FMCW信号中的出色性能。我们还展示了RF扩散在增强Wi-Fi传感系统和在5G网络中执行通道估计的多功能性。
能量感知分布式推理的视角
摘要 — 对快速响应的高质量人工智能生成内容 (AIGC) 的追求推动了自然语言处理 (NLP) 服务的发展，尤其是在边缘启用的服务 (即边缘 NLP)。具体来说，我们研究了下一个单词预测的分布式推理，这是用户设备上移动键盘的流行边缘 NLP 服务。因此，我们优化了耦合指标，即最大化预测点击率 (CTR) 以提高服务质量 (QoS)，最小化用户不耐烦以增强体验质量 (QoE)，并将能耗控制在可持续发展的预算范围内。此外，我们考虑了现实世界的环境，其中没有关于异构 NLP 模型预测准确性的先验知识。通过集成在线学习和在线控制，我们提出了一种新颖的分布式推理算法，用于考虑用户不耐烦的在线下一个单词预测 (DONUT)，以估计模型的预测准确性并平衡耦合指标之间的权衡。我们的理论分析表明，DONUT 实现了亚线性遗憾（CTR 损失），确保了有限的用户不耐烦，并保持了预算内的能耗。通过数值模拟，我们不仅证明了 DONUT 优于其他基线方法的性能，还证明了其对各种设置的适应性。