前言 人工智能生成内容（AIGC）技术的迅猛发展，正在全球范围内掀起一场深刻的科技革命与社会变革。作为这一领域的权威研究机构，清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心和人工智能学院联合推出了《AIGC发展

本文主要讨论了AIGC（人工智能生成内容）的发展历程、现状、应用，浅析其背后技术发展、与华为云的联系，以及面临的挑战和展望。

Pollinations简介 Pollinations.AI 是一家总部位于柏林的开源 AI 初创公司，提供最易用的免费文本和图像生成 API，无需注册或 API 密钥。 优势 不需要注册 国内可用

ChatGLM金融大模型挑战赛；GitHub Copilot Chat代码生成聊天机器人公测；拉勾招聘上线首个AI智能招聘助手产品HRMind；小冰基于微软Azure推出新一代AI数字员工解决方案……

日报关键词：🉑字节跳动AIGC产品清单；🉑百家企业AI进程可视化报告；AI解梦；🉑AI MV创作复盘；🉑MoE科普文；🉑DeepSeek官方大佬解读；年巴菲特股东大会与AI；苹果财报电话会议

随着 AI 技术的日益发展，前端开发模式和提效工具也将不断地变化。作为一名前端工程师，如何应对 AI 带来的挑战和机遇？ 在这篇文章中，我们将介绍什么是 AIGC，并深入探讨 AI 在低代码平台的应用

生成文本 我们刚刚微调了一个基于编码器的模型进行文本分类。下面深入研究训练一个用于文本生成的模型。与文本分类不同，生成式模型通常不需要标注数据。例如，如果我们的目标是生成代码，我们可以收集一个许可代码

在第二章中，我们探讨了语言模型的原理以及如何使用它们完成不同的任务，例如文本生成和序列分类。可以看到，通过适当的提示词和这些模型的零样本能力，语言模型在许多任务中无需进一步训练就能表现出色。我们还讲到

无分类器引导 尽管做了很多努力来使文本条件尽可能有用，但模型在预测时仍然倾向于主要依赖于噪声输入图像而不是提示词。在某种程度上，这可以理解——许多标题与其关联的图像关系不大，因此模型学会了不要过分依赖