隨著生成式人工智能（AIGC）技術(shù)的快速發(fā)展。推薦系統(tǒng)正迎來(lái)新一輪的變革。AIGC不僅能夠生成高質(zhì)量的文本、圖像和視頻內(nèi)容，還能通過(guò)深度理解用戶行為數(shù)據(jù)，為推薦系統(tǒng)提供更加個(gè)性化和多樣化的推薦結(jié)果。本文將探討AI的交互模式，AIGC與推薦系統(tǒng)的結(jié)合點(diǎn)，分析其關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展方向。

本文將深入剖析RunningHub如何憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，降低創(chuàng)作門檻，激發(fā)創(chuàng)作者的想象力，并探索其在AIGC應(yīng)用共創(chuàng)平臺(tái)領(lǐng)域的廣闊前景。

隨著生成式人工智能（AIGC）技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)生開始依賴其來(lái)完成作業(yè)和學(xué)習(xí)任務(wù)。然而，這種依賴并非全然無(wú)害，反而可能削弱學(xué)生獨(dú)立思考和解決問(wèn)題的能力。

隨著 AiGC的發(fā)展，無(wú)論是視頻、圖片、文案都可以用 AI 生成，伴隨著 AI 內(nèi)容越來(lái)越多問(wèn)題也是，今天從一個(gè)文案自媒體人角度來(lái)進(jìn)行講述，希望能讀者有所幫助。

本文介紹了AIGC在中國(guó)企業(yè)軟件行業(yè)的現(xiàn)狀，指出盡管客戶對(duì)AI功能熱情高漲，卻普遍不愿為此付費(fèi)，導(dǎo)致AIGC項(xiàng)目面臨盈利難題。

隨著AIGC技術(shù)的崛起，傳統(tǒng)交互和UI設(shè)計(jì)師面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。本文將探討過(guò)去十年設(shè)計(jì)領(lǐng)域的變遷及AIGC時(shí)代帶來(lái)的新變化，分析這些變化對(duì)設(shè)計(jì)師工作方式和職業(yè)發(fā)展的影響。

獵聘的一份報(bào)告顯示，2024年一季度國(guó)內(nèi)生成式人工智能的相關(guān)職位數(shù)同比增321.7%。其中，50萬(wàn)以上的年薪段增速最快，超過(guò)500%。大廠需要前5%的頂尖人才去完成“95%的人無(wú)法完成的事情”，并不惜為此開出豐厚報(bào)酬。生成式人工智能崗位急增300%以上，但相應(yīng)領(lǐng)域的求職人數(shù)增速則超過(guò)了900%。崗位有限，求職依然面臨著僧多粥少的問(wèn)題。

從Sora的發(fā)布到國(guó)內(nèi)各大模型的加速追趕，我們見證了一個(gè)充滿潛力的黃金賽道的誕生。但技術(shù)的快速發(fā)展同時(shí)帶來(lái)了應(yīng)用和商業(yè)化的挑戰(zhàn)。本文將帶你一探究竟，AI視頻生成的未來(lái)將如何塑造我們的數(shù)字世界。

國(guó)內(nèi)的C端難做，B端更難做。雖然現(xiàn)在AI很火，甚至有人喊出了“用AI把所有的行業(yè)重做一遍”的口號(hào)，但有一些根本性的問(wèn)題不解決，AIGC重構(gòu)整個(gè)行業(yè)都沒用。

技術(shù)的進(jìn)步帶給了我們更多可能性，比如，我們可以將AI與傳統(tǒng)文化相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)上的碰撞。這篇文章里，作者就做了案例分享，一起來(lái)看。

AIGC技術(shù)的進(jìn)步可以為許多領(lǐng)域帶來(lái)加持，比如設(shè)計(jì)領(lǐng)域。這篇文章里，作者就呈現(xiàn)了AIGC能力在大型項(xiàng)目中的設(shè)計(jì)過(guò)程與創(chuàng)新應(yīng)用，一起來(lái)看看吧。

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)科技公司而言，理解和掌握AIGC及其背后的大模型商業(yè)化應(yīng)用，已從前沿探索轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)乎生存發(fā)展與戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的必然選擇。