文章 2025-02-19 来自:开发者社区

AIGC 引擎:点燃创作自动化的未来之火

一、AIGC 的神奇力量:1.想象一下,在过去,创作一件艺术品、撰写一篇精彩的文章或者谱写一段美妙的音乐,需要创作者耗费大量的时间和精力,灵感的火花需要长时间的积累和打磨。然而,AIGC 的出现打破了这种传统的创作模式。它基于深度学习和神经网络等先进技术,能够自动分析海量的数据,学习各...

文章 2024-10-11 来自:开发者社区

基于AIGC的自动化内容生成与应用

1. 简介 人工智能生成内容(AIGC)在近几年的发展中展现出了巨大的潜力,推动了多个行业的创新和进步。从自动文本生成到智能客服系统,AIGC的应用覆盖了广泛的领域。本文将详细介绍几个AIGC的应用案例,并提供相关的代码示例,探讨其实现方法和技术细节。 2. AIGC概述 AIGC,即人工智能生成内容(AI Generated Content...

文章 2024-07-19 来自:开发者社区

AIGC技术通过自动化内容创作过程

AIGC技术通过自动化内容创作过程,极大地提高了生产效率。例如,AI可以快速生成文本草稿,从新闻摘要到完整的故事情节,从而为内容创作者节省宝贵的时间我们可以加入一个使用Python和Hugging Face Transformers库来生成文本的例子。以下是一个简单的示例,使用预训练的GPT-2模型来生成文本: ...

文章 2024-07-15 来自:开发者社区

AIGC生图的自动化质量评估(2)

Pick-a-Pic ▐  主要内容 对于文生图模型,反映人类偏好的大型数据集,很少有公开的。为了解决这个问题,本项目创建了一个web应用程序,允许文生图模型的用户生成图像并指定他们的偏好。使用这个web应用程序,构建了一个大型的、开放的文生图数据集,并且标注有用户偏好。部分数据集如下: ...

AIGC生图的自动化质量评估(2)
文章 2024-07-15 来自:开发者社区

AIGC生图的自动化质量评估(1)

AIGC生图需要进行质量评估以确保满足一定标准。这一评估过程非常重要,因其关系到内容的专业性、商业价值以及顾客的满意度。然而,传统的手动评估方式既耗时又耗力,且容易受到主观偏差的影响,导致评估成本高昂而效果不佳。目前对基模型的优化效果的全面评测,包含了十多个维度,全部标注需要2~4个人日。如果涉及模型整体效果的迭代,则需要更多的人力投入。鉴于此,自动化的质量评估方法成为一种迫切需求。通过采用算法....

AIGC生图的自动化质量评估(1)
文章 2024-01-29 来自:开发者社区

AIGC在自动化新时代中重塑RPA

自从生成式AI崭露头角,推动着行业深刻变革的浪潮,与RPA技术的结合标志着自动化领域新时代的到来。这一创新性的结合不仅提升了系统的适应性,推动了高级自动化解决方案的发展,还为下一代RPA奠定了坚实的基础。 核心RPA技术一直专注于自动化企业中的重复性任务。然而,随着新一代RPA的崭露,生成式AI技术的融合使自动化操作拥有了更高的灵活性和效率。生成式AI通过机器学习算法不断优化,不仅提升了自动化.....

AIGC在自动化新时代中重塑RPA
文章 2023-11-14 来自:开发者社区

【网安AIGC专题10.25】9 LIBRO方法(ICSE2023顶会自动化测试生成):提示工程+查询LLM+选择、排序、后处理(测试用例函数放入对应测试类中,并解决执行该测试用例所需的依赖)

写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。万传浩同学分享了软件工程顶级会议ICSE2023文章,来自韩国科学技术院大学的Shin Yoo团队的Large Language Models are Few-shot Testers: Exploring LLM-based General Bug Reproduction《大型语言模型是少样本测试器:探索基....

【网安AIGC专题10.25】9 LIBRO方法(ICSE2023顶会自动化测试生成):提示工程+查询LLM+选择、排序、后处理(测试用例函数放入对应测试类中,并解决执行该测试用例所需的依赖)
文章 2023-11-14 来自:开发者社区

【网安AIGC专题10.11】2 ILF利用人类编写的 自然语言反馈 来训练代码生成模型:自动化反馈生成+多步反馈合并+处理多错误反馈+CODEGEN -M ONO 6.1 B model

写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。一位同学分享了arXiv 2023.3.28纽约大学团队Authors: Angelica Chen, Jérémy Scheurer, Tomasz Korbak, Jon Ander Campos, Jun Shern Chan, Samuel R. Bowman, Kyunghyun Cho, Ethan....

【网安AIGC专题10.11】2 ILF利用人类编写的 自然语言反馈 来训练代码生成模型:自动化反馈生成+多步反馈合并+处理多错误反馈+CODEGEN -M ONO 6.1 B model
文章 2023-11-14 来自:开发者社区

【网安AIGC专题10.19】论文4:大模型(CODEX 、CodeGen 、INCODER )+自动生成代码评估:改进自动化测试方法、创建测试输入生成器、探索新的评估数据集扩充方法

写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。李宾逊同学分享 Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation《你由 ChatGPT 生成的代码真的正确吗?严格评估用于代码生成的....

【网安AIGC专题10.19】论文4:大模型(CODEX 、CodeGen 、INCODER )+自动生成代码评估:改进自动化测试方法、创建测试输入生成器、探索新的评估数据集扩充方法

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