Aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang kebudayaan
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, industri budaya negara saya telah memberi lebih banyak perhatian kepada teknologi berteknologi tinggi seperti kecerdasan buatan, menunjukkan trend pembangunan integrasi budaya dan teknologi yang mendalam dan organik. Kecerdasan buatan, yang sangat popular pada masa kini, terbukti dengan aplikasinya yang meluas dalam bidang kebudayaan. Percikan api yang dibawa oleh pertembungan teknologi dan budaya memberi kita lebih banyak kemungkinan untuk menyatakan sejarah. Ini bukan sahaja aplikasi khusus dan pelaksanaan berterusan teknologi tinggi dan baharu, tetapi juga proses hidup untuk meningkatkan tahap pendigitalan dan kecerdasan produk budaya, dengan itu meningkatkan nilai tambah industri budaya. Teknologi kecerdasan buatan yang sentiasa berkembang dan menaik taraf telah memainkan peranan penggerak kepada pelbagai peringkat dalam banyak bidang industri budaya seperti kesusasteraan, filem dan televisyen, muzik, reka bentuk, permainan, media, penerbitan, dll., malah telah menghasilkan perubahan revolusioner dalam beberapa bidang. Untuk bidang penciptaan sastera dan artistik yang memerlukan kreativiti yang melampau, kecerdasan buatan boleh membebaskan pengguna daripada prosedur dan kerja berulang, membolehkan mereka menumpukan lebih banyak tenaga kepada aktiviti seperti kreativiti, reka bentuk, perancangan, penyelidikan dan pembangunan, dan penciptaan, dengan itu meningkatkan budaya Produktiviti dan kelajuan inovasi. Hari ini, mari kita lihat cara baharu kecerdasan buatan AI telah membawa kita dalam bidang budaya!
1 Pengedaran kandungan
AI boleh mengedarkan berdasarkan senario komunikasi yang berbeza dan menjalankan pengedaran diperibadikan berdasarkan pilihan pengguna. Dengan melatih sistem pengedaran dan menggabungkannya dengan data tingkah laku pengguna daripada media, kami boleh menganalisis dan mendapatkan cerapan dengan tepat tentang ciri kumpulan pengguna yang berbeza, dan mencapai penyesuaian dan pengesyoran yang diperibadikan untuk pengguna berita yang berbeza untuk menyesuaikan diri dengan keperluan khusus pengguna.
2. Pengurusan aset media
Sistem pengurusan media pintar boleh mengurus semua sumber media yang tersedia dengan lebih baik. Penyimpanan dan perolehan kandungan pintar boleh memudahkan penggunaan semua kandungan yang tersedia dalam media, dengan itu menjimatkan masa dan mencipta kandungan yang lebih baik untuk khalayak. Sebagai contoh, platform Douyin menggunakan kecerdasan buatan untuk membantu mengurus sumber video yang besar untuk meningkatkan peruntukan perhatian pengguna dan mekanisme peruntukan trafik.
3 Dalam bidang filem, televisyen, muzik dan seni
Kecerdasan buatan boleh meningkatkan kecekapan kerja orang ramai dalam penyuntingan, pencahayaan, pasca produksi dan banyak lagi. proses. Kita semua di sini Terokai penggunaan AI untuk mencipta karya seni yang lebih menyentuh. Dalam bidang filem dan televisyen, kecacatan yang disebabkan oleh cahaya yang terlalu sedikit boleh dibetulkan secara automatik kepada imej cahaya penuh dan semula jadi. Dalam bidang muzik, kecerdasan buatan telah dapat mengambil bahagian dalam pelbagai aspek seperti pemilihan tema, penjanaan awal, susunan, dan sintesis bunyi. Dalam bidang seni, kecerdasan buatan juga terlibat dalam banyak aspek seperti penciptaan, perlindungan dan realisasi budaya dan seni budaya tersebut telah membawa dan memberi inspirasi kepada perkembangan teknologi Dengan merealisasikan kefahaman manusia yang berterusan dunia, ia telah mempromosikan Logik dan keaslian karya budaya sentiasa bertambah baik.
4 Bidang permainan
Aplikasi kecerdasan buatan terbahagi kepada dua aspek: di satu pihak, ia adalah penggunaan kecerdasan buatan dalam pembangunan kandungan permainan, seperti membuat permainan Pelbagai bahan seperti model, tekstur, bunyi, watak bukan pemain, dsb. Sebagai contoh, pelbagai alat pembangunan permainan dibangunkan berdasarkan pembelajaran mesin dan teknologi rangkaian saraf Fungsinya termasuk menjana bahan secara automatik daripada foto, memulihkan imej piksel rendah kepada definisi yang lebih tinggi, dsb.; Amerika Syarikat menggunakan AI untuk menonton video permainan, mengajarnya cara merekayasa semula permainan.
5. Perlindungan Warisan Budaya Tidak Ketara
Sepanjang 5,000 tahun sejarah manusia, dari latar sejarah hingga konsep, kita boleh menggunakan kecerdasan buatan untuk melindungi mereka satu demi satu satu pencapaian. Kecerdasan buatan boleh mengumpul data dan menggunakan teknologi pengimejan 3D untuk mengimbas objek yang diperlukan untuk membentuk adegan realiti maya dan menghasilkan semula adegan dan watak sejarah sebenar dari ribuan tahun yang lalu. Berdasarkan fakta bahawa tidak banyak peluang untuk berhubung dengan warisan budaya tidak ketara, robot sembang pintar mempunyai keupayaan untuk memahami bahasa semula jadi melalui pembelajaran mesin Ia boleh menggunakan kelebihan data besar untuk menyediakan pengguna dengan serta-merta dengan berkesan dan berguna maklumat tentang item warisan budaya tidak ketara yang mereka ingin ketahui, yang menggantikan kelemahan komunikasi sehala mesin tradisional, meningkatkan pemahaman pengguna tentang warisan budaya tidak ketara, dan dengan itu meningkatkan kecekapan penyebaran warisan budaya tidak ketara. Selain itu, kecerdasan buatan boleh mencipta pengalaman pembelajaran yang diperibadikan yang baik Apabila pengguna perlu memberikan maklumat atau berinteraksi, mesin kecerdasan buatan boleh menjawab atau menilai berdasarkan pemahaman mereka sendiri, membolehkan pengguna memperoleh pengalaman warisan budaya tidak ketara.
Ditulis pada penghujung
Malah, gabungan industri budaya dan AI melangkaui bidang media yang dinyatakan di atas AI mempunyai prospek aplikasi yang luas dalam penerbitan filem dan televisyen, permainan, sastera penciptaan, dsb. Kemajuan teknologi telah menyediakan peluang pasaran yang besar untuk pelbagai bidang industri budaya, tetapi ia juga membawa pelbagai risiko dan cabaran, yang juga telah mengemukakan keperluan yang lebih tinggi untuk semua aspek industri. Penggunaan rasional kecerdasan buatan untuk menggalakkan pembangunan inovatif industri budaya digital memerlukan usaha bersama semua pihak untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang kebudayaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
