


GF Securities : Résolument optimiste quant au développement du secteur du jeu, l'IA générative favorise le développement de l'offre de jeux
Résolument optimiste quant au développement du secteur du jeu
Ces dernières années, l'industrie du jeu vidéo est devenue l'une des industries ayant le plus grand potentiel de développement au monde. Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle générative, l'industrie du jeu a également inauguré un nouveau cycle industriel axé sur l'offre. Dans le même temps, les fondamentaux du secteur du jeu ont continué à se développer, rendant les gens plus optimistes quant à ses perspectives de développement futur.
L'IA générative stimule le développement de l'offre de jeux
L'application de la technologie de l'intelligence artificielle générative a considérablement amélioré la capacité d'approvisionnement de l'industrie du jeu. Grâce à cette technologie, les développeurs de jeux peuvent simplifier le processus de production de jeux et lancer des jeux de meilleure qualité dans un laps de temps plus court. Cela a également apporté de nouveaux points de croissance à l’industrie du jeu, lui permettant d’avancer plus régulièrement.
Le développement industriel est similaire à la période des jeux 2D aux jeux 3D
Dans le développement futur, le développement industriel de l'industrie du jeu sera similaire à la transition des jeux 2D aux jeux 3D. À mesure que la technologie continue de s'améliorer, les graphismes et les effets sonores des jeux deviendront plus détaillés et réalistes. Dans le même temps, l’expérience de jeu sera encore améliorée, permettant aux joueurs de profiter encore plus du jeu.
Résolument optimiste quant au développement futur du secteur du jeu
Sur la base de tous les facteurs ci-dessus, nous pouvons être fermement optimistes quant au développement futur du secteur du jeu. L'application de la technologie de l'intelligence artificielle générative apportera davantage d'opportunités et de défis à l'industrie du jeu vidéo, lui permettant d'avancer plus régulièrement. Les joueurs bénéficieront également d’une expérience de jeu plus riche et plus diversifiée dans les prochains jeux.
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Le groupe de travail sur l'IA générative établi par le Conseil présidentiel des conseillers en science et technologie est conçu pour aider à évaluer les principales opportunités et risques dans le domaine de l'intelligence artificielle et fournir des conseils au président pour garantir que ces technologies sont développées et déployées de manière équitable et sûre. , et de la manière la plus responsable possible. Lisa Su, PDG d'AMD, et Phil Venables, responsable de la sécurité des informations de Google Cloud, sont également membres du groupe de travail. Terence Tao, mathématicien sino-américain et lauréat de la médaille Fields. Le 13 mai, heure locale, le mathématicien sino-américain et lauréat de la médaille Fields Terence Tao a annoncé que lui et la physicienne Laura Greene codirigeraient le groupe de travail sur l'intelligence artificielle générative du Conseil présidentiel américain des conseillers en science et technologie (PCAST).

Source de l'image@visualchinesewen|Wang Jiwei De « humain + RPA » à « humain + IA générative + RPA », comment le LLM affecte-t-il l'interaction homme-machine RPA ? D'un autre point de vue, comment le LLM affecte-t-il la RPA du point de vue de l'interaction homme-machine ? La RPA, qui affecte l'interaction homme-machine dans le développement de programmes et l'automatisation des processus, sera désormais également modifiée par le LLM ? Comment le LLM affecte-t-il l’interaction homme-machine ? Comment l’IA générative modifie-t-elle l’interaction homme-machine de la RPA ? Apprenez-en davantage dans un article : L'ère des grands modèles arrive, et l'IA générative basée sur LLM transforme rapidement l'interaction homme-machine RPA ; l'IA générative redéfinit l'interaction homme-machine, et LLM affecte les changements dans l'architecture logicielle RPA. Si vous demandez quelle est la contribution de la RPA au développement et à l’automatisation des programmes, l’une des réponses est qu’elle a modifié l’interaction homme-machine (HCI, h).

L'IA générative est un type de technologie d'intelligence artificielle humaine qui peut générer différents types de contenu, notamment du texte, des images, de l'audio et des données synthétiques. Alors, qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Quelle est la différence entre l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ? L'intelligence artificielle est la discipline, une branche de l'informatique, qui étudie la création d'agents intelligents, c'est-à-dire des systèmes capables de raisonner, d'apprendre et d'effectuer des actions de manière autonome. À la base, l’intelligence artificielle concerne les théories et les méthodes de construction de machines qui pensent et agissent comme des humains. Au sein de cette discipline, le machine learning ML est un domaine de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'un programme ou d'un système qui entraîne un modèle basé sur des données d'entrée. Le modèle entraîné peut faire des prédictions utiles à partir de données nouvelles ou invisibles dérivées des données unifiées sur lesquelles le modèle a été entraîné.

▲Cette image a été générée par AI. Kujiale, Sanweijia, Dongyi Risheng, etc. ont déjà pris des mesures. La chaîne industrielle de la décoration et de la décoration a introduit l'AIGC à grande échelle. Quelles sont les applications de l'IA générative dans le domaine de la décoration et de la décoration. ? Quel impact cela a-t-il sur les designers ? Un article pour comprendre et dire au revoir à divers logiciels de conception pour générer des rendus en une phrase. L'IA générative bouleverse le domaine de la décoration et de la décoration. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour améliorer les capacités améliore l'efficacité de la conception. Quel est l'impact de l'IA générative sur l'industrie de la décoration et de la décoration ? Quelles sont les futures tendances de développement ? Un article pour comprendre comment LLM révolutionne la décoration et la décoration. Ces 28 outils populaires de conception de décoration par IA générative valent la peine d'être essayés Article/Wang Jiwei Dans le domaine de la décoration et de la décoration, il y a eu beaucoup de nouvelles liées à l'AIGC récemment. Collov lance l'outil de conception générative basé sur l'IA Col

L’intelligence artificielle générative (GenAI) devrait devenir une tendance technologique incontournable d’ici 2023, apportant des applications importantes aux entreprises et aux particuliers, notamment dans le domaine de l’éducation, selon un nouveau rapport du cabinet d’études de marché Omdia. Dans le domaine des télécommunications, les cas d'utilisation de GenAI se concentrent principalement sur la fourniture de contenu marketing personnalisé ou sur la prise en charge d'assistants virtuels plus sophistiqués pour améliorer l'expérience client. Bien que l'application de l'IA générative dans les opérations réseau ne soit pas évidente, EnterpriseWeb a développé un concept intéressant : la validation. démontrant le potentiel de l'IA générative sur le terrain, les capacités et les limites de l'IA générative dans l'automatisation des réseaux. L'une des premières applications de l'IA générative dans les opérations de réseau a été l'utilisation de conseils interactifs pour remplacer les manuels d'ingénierie pour aider à installer les éléments du réseau, de

Gu Fan, directeur général du département de développement commercial stratégique d'Amazon Cloud Technology Grande Chine En 2023, les grands modèles linguistiques et l'IA générative « augmenteront » sur le marché mondial, déclenchant non seulement un suivi « écrasant » dans l'IA et l'industrie du cloud computing, mais aussi attirer vigoureusement les géants de la fabrication à rejoindre l'industrie. Le Haier Innovation Design Center a créé la première solution de conception industrielle AIGC du pays, qui a considérablement raccourci le cycle de conception et réduit les coûts de conception conceptuelle. Elle a non seulement accéléré la conception conceptuelle globale de 83 %, mais a également augmenté l'efficacité du rendu intégré d'environ 90 %, de manière efficace. Les problèmes de résolution incluent des coûts de main-d'œuvre élevés et une faible production de concepts et une faible efficacité d'approbation au stade de la conception. La base de connaissances intelligente et le robot conversationnel intelligent « Xiaoyu » de Siemens Chine, basés sur son propre modèle, disposent d'un traitement du langage naturel, d'une récupération de la base de connaissances et d'une grande formation linguistique grâce aux données.

La mise en œuvre de grands modèles s'accélère et la « praticité industrielle » est devenue un consensus de développement. Le 17 mai 2024, le Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit s'est tenu à Pékin, annonçant une série de progrès dans le développement de grands modèles et de produits d'application. Les capacités des grands modèles Hunyuan de Tencent continuent d'être mises à niveau. Plusieurs versions des modèles hunyuan-pro, hunyuan-standard et hunyuan-lite sont ouvertes au monde extérieur via Tencent Cloud pour répondre aux besoins de modèles des entreprises clientes et des développeurs dans différents scénarios et les mettre en œuvre. la solution modèle optimale et rentable. Tencent Cloud propose trois outils majeurs : un moteur de connaissances pour les grands modèles, un moteur de création d'images et un moteur de création vidéo, créant une chaîne d'outils native pour l'ère des grands modèles, simplifiant l'accès aux données, le réglage fin des modèles et les processus de développement d'applications via les services PaaS. pour aider les entreprises

L’essor de l’intelligence artificielle entraîne le développement rapide du développement de logiciels. Cette technologie puissante a le potentiel de révolutionner la façon dont nous construisons des logiciels, avec des impacts considérables sur tous les aspects de la conception, du développement, des tests et du déploiement. Pour les entreprises qui tentent de se lancer dans le domaine du développement dynamique de logiciels, l’émergence de la technologie de l’intelligence artificielle générative leur offre des opportunités de développement sans précédent. En intégrant cette technologie de pointe dans leurs processus de développement, les entreprises peuvent augmenter considérablement l’efficacité de la production, réduire les délais de mise sur le marché des produits et lancer des produits logiciels de haute qualité qui se démarquent sur le marché numérique extrêmement concurrentiel. Selon un rapport de McKinsey, la taille du marché de l’intelligence artificielle générative devrait atteindre 4 400 milliards de dollars d’ici 2031. Ces prévisions reflètent non seulement une tendance, mais montrent également le paysage technologique et commercial.
