GenAI发展如火如荼,普通软件工程师该如何入局?

作为十多年工作经验的普通软件工程师,一路追随技术的进步,追赶新的技术浪潮。

学习过Hadoop  MapReduce, 学习过Big Data ,比特币和区块链技术,分布式架构。

一堆组件: ELK, Kafka,Spark, Redis

现在GenAI, ChatGPT 从去年火到现在。 越来越多的创业者选中GenAI。江山代有才人出,各领风骚没几年。

做为普通软件工程师,手上要有技术,能够持续地学习。经常读相关的热点文章,书籍,及时更新自己的内在数据库。才能勇立潮头,不被时代的浪潮所抛弃。

03-14
### Generative AI 技术介绍 生成式人工智能(Generative AI)代表了一种创新的技术方向,其核心能力在于可以自主创建新的内容形式,包括但不限于文本、图像、音频以及视频等多种媒介。这项技术依赖于对已有数据的学习来捕捉并模仿这些数据中的模式,从而生产出既具有新颖性又保持一定连贯性和真实感的内容实例[^6]。 ### 应用场景 #### 自然语言处理 在自然语言处理领域,生成式AI被广泛应用于对话系统的构建,使得机器能够更流畅地与人类交流互动;同时也促进了自动写作工具的发展,帮助撰写新闻报道或者创作文学作品等复杂任务。 #### 计算机视觉 对于计算机视觉而言,该类模型可用于合成逼真的图片或视频片段,在影视特效制作等领域有着重要价值。此外,还能辅助医学影像分析等工作流程,提高诊断效率和准确性。 #### 制造业 制造业也积极引入此类先进技术,具体体现为八个主要的应用场景:智能语音交互设备的研发、基于面部特征的身份验证机制建设、产品质量检测过程中的缺陷识别功能实现、工业现场监控摄像头所捕获画面的信息检索服务提供、员工考勤管理环节里的声音特性匹配操作执行、文件资料录入阶段的文字转换作业支持、跨语系沟通障碍消除方案设计以及生产线自动化程度提升方面的决策优化建议给出等等[^3]。 ### 最新进展 随着研究不断深入和技术持续演进,近年来生成对抗网络(GANs)及其变体成为推动这一领域快速发展的关键技术之一。这类方法能够在两个相互竞争的神经网络之间建立动态平衡关系——即一个负责创造样本而另一个则尝试区分真假差异,进而促使前者逐步改进直至产出令人信服的结果为止。与此同时,扩散模型作为一种新兴范式同样获得了广泛关注,凭借其出色的稳定性和灵活性正逐渐改变着人们对传统生成方式的认知边界[^1]。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device) prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse on mars" image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ```
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