AIGC专题：生成式AI（GenAI）赋能供应链之路

最新推荐文章于 2025-12-14 15:59:59 发布
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#AIGC #人工智能

今天分享的是AIGC系列深度研究报告：《AIGC专题：生成式AI（GenAI）赋能供应链之路》。

（报告出品方：Gartner）

报告共计：46页

什么是生成式人工智能

ChatGPT：一种OpenAI服务，它将会话聊天机器人与LLM结合在一起来创建内容。它是在一个基础上训练的--一个由来自多个来源的数十亿个单词组成的模型，并通过从人类反馈中得到的强化学习进行微调

型号(LLM)：在大量文本上进行训练的LargeLanguageAl，使其能够解释并生成类似人类的文本输出。

基础模型：大型机器学习模型。他们在一组广泛的未标记的数据上进行训练，微调和适应广泛的应用。

生成人工智能：从模型中的工件表示中学习并生成具有类似特征的新工件的al技术。

生成式AI用例:员工生产力

Mercedes:通过使用GitHub Copilot提供的软件工具来帮助开发人员提供实时代码建议和文档，从而加快其软件开发过程。

沃尔玛:推出了MyAssistant，这是一个GenAl工具，可以帮助员工加快起草和总结文件，帮助新员工入职和理解公司的利益。

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知识图谱大模型系列之 12 LLM 知识图谱构建器：从零到 GraphRAG 使用 LLM 知识图谱生成器在 GenAI 应用中提取和使用知识图谱(教程含源码)
iCloudEnd的博客
06-21 1799
为了更深入地了解 LLM 知识图谱构建器，GitHub 存储库提供了大量信息，包括源代码和文档。此外，我们的文档提供了详细的入门指南，而GenAI 生态系统则提供了有关可用更广泛工具和应用程序的进一步见解。
一文彻底理解 GenAI、AIGC、多模态、AI Agent 的区别与联系
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05-13 3237
近年来，“生成式人工智能（GenAI）”火遍全网，但很多人对它和 AIGC、多模态、AI Agent 的关系依然混淆。
AI术语大全：AGI、LLM、GenAI、GPT、ChatGPT和AIGC是什么意思？
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用简单的语言解释AI（人工智能）、AGI（通用人工智能）、LLM（大语言模型）、GenAI（生成式人工智能）、GPT和ChatGPT等术语的含义，并回顾了这些技术的发展过程。最后提到AIGC是指由GenAI生成的内容。
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06-01 988
作者 | 李忠洋
我对于AIGC的一些看法
Rockivy的博客
04-27 933
在过去的一年多时间里面，AIGC似乎成了一个大家都耳熟能详、甚至常常挂在嘴边的词语。本文将总结我——一个普通的程序员，截止目前对于AIGC的一些个人看法。
AI人工智能概述
刘乐乐的博客
06-19 5690
一、人工智能的基本概念和发展历程 1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的发展历程 二、人工智能核心技术分类和原理 2.1 人工智能不同维度分类 2.2 AI人工智能技术方向 2.3 核心技术和原理 2.3.1 机器学习核心技术和原理 2.3.2 深度学习技术和原理 2.3.3 自然语言处理技术和原理
【速通RAG实战：企业应用】26、生成式人工智能：国内外企业的共识、差异与未来趋势
专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署，用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。
07-14 795
国内外企业对GenAI的需求呈现“**目标趋同、路径分化**”的格局：在“降本增效、多模态、安全合规”等核心目标上高度一致，但受政策、市场、技术基础影响，在部署模式、应用场景、技术路径等方面选择了不同方向。 国内企业的优势在于“行业深度绑定”与“政策驱动落地”，短板在于技术基础与数据资源；海外企业的优势在于“生态成熟度”与“全球化布局”，挑战在于伦理治理与区域合规。未来，随着技术的演进，两者可能在“智能体”“多模型混合”等领域进一步融合，但区域分化的特征将长期存在。
IDC洞察 | 生成式 AI 正引领数据智能市场迈入新的发展阶段
Denodo的博客
12-24 1026
数据智能市场正在经历快速的演变，生成式AI和相关技术的应用为企业带来了新的机遇与挑战。企业在未来的发展中，需要积极应对这些变化，更新技术架构、加强数据治理、优化应用场景选择，以充分挖掘数据的潜在价值。
GenAI 重塑影视制作：Netflix 1900 字指南划定底线，为行业提供可复制路径
Bar_artist的博客
09-07 1231
若向 Netflix 交付作品时，采用由多种工具构建的自定义 GenAI 工作流，流程中的每一步都必须满足本文件所述的数据保护、同意及内容完整性标准。
独家对话黄仁勋：关于生成式AI、算力能耗的一些追问
人工智能学家
04-01 751
来源：与非网eefocus作者：张慧娟随着ChatGPT的爆火，黄仁勋最近频频强调：“我们正处于AI的iPhone时刻”。GTC上，他对媒体详解了这一观点的由来，在他看来——一个新的计算平台已经开发出来了。过去大约每15年一波的科技潮流中，不论是PC革命、互联网革命、云计算、移动云等等，每一波潮流都创建出了一个新的计算平台，新的应用程序由此产生，业界用一种新的方式对计算机进行编程。而这一次，Cha...
【AIGC】comfyui解决qwen-image-edit像素偏移方案
qq_44091004的博客
12-10 177
链接: https://pan.baidu.com/s/105tPyZyeyPe8LGiwbed-kQ 提取码: jd7w。在1024像素下规范填充输入图像，在生成图像后，再根据mask重新缩放到理想尺寸。基于qwen-image-edit对1024像素值没有偏移情况。
AIGC赋能家居服品牌：从创意枯竭到内容涌现的跃迁
2506_94275435的博客
12-11 280
品牌得以用更低的成本、更快的速度，测试更多元的内容方向，最终找到与目标消费者共鸣的最强音，在市场中建立起鲜明且富有感染力的品牌形象。其核心在于通过“先知大模型私有化部署”，为家居服企业建立安全、专属的智能创作平台，所有产出均基于企业自身的产品库、用户反馈和品牌手册，确保内容的高度相关性与品牌一致性。无论是突出“抗菌面料”的科技卖点，还是渲染“亲子家居服”的温馨亲情，它都能提供多角度、多层级的表达方案，帮助品牌构建丰满而立体的内容矩阵，告别灵感枯竭的困境。在注意力稀缺的时代，家居服品牌的内容营销亟待升级。
先知AIGC洞察：家居服内容效率差距，被悄悄拉开了
wnsnsj的博客
12-12 322
我当时有点震惊，原来大家的“差距”已经悄悄形成了，而且不是因为谁更会拍，而是因为谁先把内容效率提上去了。上新节奏越来越快，素材需求量像泄洪一样往外冒，谁都知道内容重要，但很多团队根本没有时间去想“怎么做得更好”，每天只是在赶进度、救火、补坑。接入先知AI之后，他们把“场景拍摄”彻底从成本表里抽掉了，只保留模特 PG 素材，让系统自动生成各类场景。最近在跟家居服圈的朋友聊天，我听到最多的一句话是：“不是不会做内容，是根本做不过来了。现在家居服行业真正的分层，不再是体量大小，而是谁先把内容成本和效率做到可控。
【AIGC】ViMax：1: 解决痛点及UV环境配置
最新发布
突围
12-14 42
它很像一条“视频处理（抽帧/分镜/剪辑） + LLM/LangChain（理解/生成） + 向量检索Faiss（RAG/素材匹配） + 网络调用（多模型/网关/流式） + 结构化配置（pydantic）”的工作流。如果你把或项目要实现的核心功能（比如：视频分镜→生成分镜文案→检索素材→合成视频？）贴一小段，我可以按你的实际业务，把这些库进一步映射到“每一步会用到哪些库”。
AIGC Bar中的API站最新使用全指南（2025/12/12）
nmdbbzcl的博客
12-12 1010
不少桌面客户端的本质是“OpenAI API 的 UI 外壳”。只要它允许你填写自定义的 API Endpoint/Base URL，并支持自定义模型名列表，你就可以把它接到该站。类似的兼容思路也出现在其他平台的文档里：强调“接口完全兼容，所以很多应用只需要修改接口地址就可以使用”。虽然不同平台的控制台字段名不一样，但你要找的始终是同一类配置项。AIGC2D。
AIGC学习笔记（10）——AI大模型开发工程师
yangwei2048的博客
12-10 48
本文介绍了LangChain框架中的Memory模块，重点讲解了ConversationBufferMemory和ConversationBufferWindowMemory两种内存机制。Memory模块使AI对话系统能够存储和引用历史交互信息，支持读取和写入操作。ConversationBufferMemory存储所有对话记录，而ConversationBufferWindowMemory仅保留最近的K次交互，适合需要限制内存大小的场景。文章通过Python代码示例展示了两种内存的初始化、存储和加载方法，
先知AIGC洞察：家居服内容焦虑正在加速
wnsnsj的博客
12-11 243
这不是价格虚高，而是内容门槛被市场推着不断拔高：更多场景、更复杂的拍摄脚本、更细的素材拆分、更多互动节点……痛点不是没有创意，而是创意消耗得太快，补充得太慢。并不是让内容“自动生成”，而是让团队摆脱那些重复、耗时、成本高却必须做的环节，把更多精力放在品牌调性、创意方向和消费者洞察上。过去一年，家居服电商圈子里最明显的变化，是大家的压力不知不觉变得更“沉”了：上新频率越来越快，直播和短视频越来越卷，同行的内容质量却一波比一波狠。不是市场变坏了，而是内容竞争进入了新的阶段：谁的效率更高，谁就能突破增长天花板。
【AIGC】侧脸引起的AIGC 角色一致性崩坏
突围
12-11 77
罪魁祸首是in profile(侧颜)。“不要画 90 度侧脸，除非你能接受换人。请在 JSON 里把它改成，脸就回来了。
AIGC查重免费网站：英文论文原创性检测指南
2501_94000786的博客
12-10 780
本文聚焦于英文论文场景，系统介绍可靠的免费AIGC检测网站，剖析其技术原理与局限性，并提供如何在英文论文写作中合规使用AI、规避学术风险的综合策略。利用PaperPass这类提供充足免费次数的平台，作者可以对同一段落的不同英文改写版本进行A/B测试，观察哪种表达方式在降低AI风险值上更有效，这本身也是一个提升学术英语写作能力的过程。因此，检测结果应视为“风险提示”，而非“确凿证据”。这使得撰写英文论文初稿的作者，能够在预算为零的情况下，高频次地检查文稿的“双重风险”（抄袭风险与AI生成风险），尤其适合在。
生成式AI与通用人工智能的未来发展解析
资源摘要信息:"生成式AI：通往通用人工智能的未来之路"一书由Martin Musiol撰写，是一部系统性地阐述生成式人工智能（Generative AI, 简称GenAI）及其在通向通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）和...
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