茶叶店生意火爆的广告语
茶叶店热销的背后
茶叶文化自古以来就是中国文化的重要组成部分。茶叶店作为传承这一文化的重要场所，不仅让人们品尝到正宗的好茶，更为人们提供了一个了解茶文化、分享茶文化的平台。近年来，随着人们生活水平的提高和健康意识的加强，茶叶店的生意越来越火爆。那么，茶叶店为什么这么受欢迎呢？
品质保证
茶叶店具有一定的专业性和品质保证，在经营茶叶的过程中，茶叶店会从茶叶的品种、采摘、制作、贮存、销售等多个环节进行精细管理。茶叶店的茶叶品质有保障，因此消费者可以放心购买。茶叶店还会提供茶叶知识、制作方法等方面的咨询服务，让消费者更好地了解茶叶的文化和知识，也为消费者提供了更好的体验。
文化交流
茶叶店不仅是一个销售茶叶的场所，也是一个茶文化交流的平台。茶文化源远流长，蕴含着深刻的哲学思想。茶叶店也会不定期地举办茶艺表演、茶文化交流等活动，让消费者了解茶文化，体验茶道艺术。通过这种形式，茶叶店也成为了一个文化交流的场所，让人们在品尝茶叶的同时感受到文化的魅力。
健康生活
茶叶是一种健康的饮品，不仅具有醒脑提神、消除疲劳等作用，还有很多对身体健康有益的功效。茶叶店会向消费者介绍茶叶的功效，如何选择适合自己的茶叶等，让人们在享受茶叶的味道的同时，也为自己的健康做出了贡献。
结论
茶叶店之所以火爆，是因为茶叶店不仅提供了品质保证的茶叶，更为人们提供了一个了解茶文化、分享茶文化的平台。茶叶店的文化交流活动和健康知识的传递也让人们更加热爱这种生活方式。因此，茶叶店是一个既能满足人们日常生活需求，又能满足人们内心追求的场所，值得人们去体验和探寻。
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>中(zhong)國(guo)互(hu)聯(lian)網(wang)協(xie)會(hui)發(fa)布(bu)：2023年(nian)全(quan)球(qiu)生(sheng)成(cheng)式(shi)AI產(chan)業(ye)研(yan)究(jiu)報(bao)告(gao) 來(lai)源(yuan)：中国互联网协会 图片(pian)来源：由無(wu)界 AI工具(ju)生成 生成式AI作为當(dang)前(qian)人工智能的前沿(yan)領(ling)域(yu)，成为全球最(zui)熱(re)的科技話(hua)題(ti)。2022年OpenAI发布ChatGPT，生成式AI在模(mo)型(xing)應(ying)用(yong)層(ceng)面(mian)實(shi)現(xian)重要(yao)突(tu)破(po)，僅(jin)兩(liang)個(ge)月突破1億(yi)月度(du)活(huo)躍(yue)用戶(hu)數(shu)，成为史(shi)上(shang)用户增(zeng)長(chang)速(su)度最快(kuai)的消(xiao)費(fei)級(ji)应用。全球多(duo)家(jia)科技企(qi)业加(jia)大在生成式AI领域的研发投(tou)入(ru)力(li)度，不(bu)斷(duan)在技術(shu)、产品(pin)及应用等(deng)方(fang)面推(tui)出(chu)重要成果(guo)，持(chi)續(xu)推動(dong)人工智能的创新與(yu)商(shang)业化(hua)落(luo)地(di)進(jin)程(cheng)，也(ye)將(jiang)帶(dai)动产业鏈(lian)相(xiang)關(guan)企业快速发展。 在此(ci)背(bei)景(jing)下(xia)，在中国互联网协会、中国软件行业协会指导下，天津市人工智能学会、至顶科技、至顶智库联合发布《2023年全球生成式AI产业研究报告》，該(gai)报告从全球視(shi)角(jiao)出发，對(dui)生成式AI的产业概(gai)况、基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)、算(suan)法(fa)模型、場(chang)景应用、機(ji)遇(yu)挑(tiao)戰(zhan)等方面进行梳(shu)理(li)，全面展现生成式AI的产业发展情况，为政府部门、行业从业者、教育工作者以及社会公众更好了解生成式AI提供参考。 01生成式AI产业概况篇(pian) 1.1 生成式AI概念(nian)及內(nei)容(rong)生成階(jie)段(duan) 生成式人工智能（Generative AI）是(shi)在專(zhuan)业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）之(zhi)後(hou)，利(li)用人工智能技术自(zi)动生成内容的新型生产方式。 生成式AI基於(yu)海(hai)量(liang)訓(xun)練(lian)数據(ju)和大規(gui)模預(yu)训练模型，自动生成创建(jian)文(wen)本(ben)、音(yin)頻(pin)、图像(xiang)、视频以及跨(kua)模態(tai)信(xin)息(xi)。 自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，全球爆(bao)发生成式AI热潮(chao)，諸(zhu)多科技類(lei)企业紛(fen)纷推出生成式AI模型、产品和相关底(di)层基础设施及服(fu)務(wu)。 1.2 生成式AI产业发展驅(qu)动力 近(jin)年全球数据规模持续增长，IDC预計(ji)到(dao)2025年全球数据规模将達(da)到175ZB，为人工智能模型训练提供海量数据資(zi)源；高(gao)性(xing)能AI芯(xin)片的推出为大规模预训练模型提供重要算力支(zhi)撐(cheng)；伴(ban)隨(sui)技术的不断发展，Transformer、BERT、LaMDA、ChatGPT等模型实现快速叠(die)代(dai)優(you)化。在数据、算力和模型的共(gong)同(tong)推动下，全球生成式AI产业得(de)以迅(xun)速发展，相关场景应用也不断豐(feng)富(fu)。 02生成式AI基础设施篇 2.1 AI高性能芯片为生成式AI训练提供算力支撑 人工智能的发展从深(shen)度学習(xi)時(shi)代进入到大模型时代，大规模预训练模型的参数量呈(cheng)现指数级上升(sheng)，需(xu)要高性能算力的支撑。 目(mu)前，大规模预训练模型训练算力是以往(wang)的10到100倍(bei)，当前主(zhu)流(liu)生成式AI模型的训练廣(guang)泛(fan)使(shi)用到英(ying)偉(wei)达Tensor Core GPU芯片，如(ru)微(wei)软斥(chi)资数亿美(mei)元(yuan)購(gou)買(mai)数萬(wan)顆(ke)英伟达A100芯片以幫(bang)助(zhu)Open AI打(da)造(zao)ChatGPT。 2.2 AI计算集(ji)群(qun)为生成式AI训练提供大规模算力资源 AI计算集群能夠(gou)提供大规模算力、持续提高算力资源利用率(lv)、提升数据存(cun)儲(chu)和處(chu)理能力，加速AI大模型训练和推理效(xiao)率。 当前較(jiao)为典(dian)型的AI计算集群如英伟达DGX SuperPOD、百(bai)度智能雲(yun)高性能计算集群EHC、騰(teng)訊(xun)新壹(yi)代高性能计算集群HCC等，相关算力基础设施持续为生成式AI训练场景提供強(qiang)大算力资源，进一步(bu)降(jiang)低(di)模型训练门檻(kan)和成本，推动生成式AI模型的落地进程。 2.3 AI云服务为生成式AI模型開(kai)发提供平(ping)臺(tai)支撑 人工智能预训练模型的开发对于云服务有(you)较大需求(qiu)，AI云服务可(ke)以提供人工智能开发模塊(kuai)，通(tong)過(guo)多元化的服务模式，降低开发者的开发成本和产品开发周(zhou)期，为模型开发提供AI賦(fu)能。 典型案(an)例(li)如亞(ya)馬(ma)遜(xun)SageMaker，其(qi)可提供图片/图像分(fen)析(xi)、語(yu)音处理、自然(ran)语言(yan)理解等相关服务，使用者无需了解参数和算法即(ji)可实现功(gong)能的应用。 百度飛(fei)槳(jiang)EasyDL零(ling)门槛AI开发平台提供图像分类、物(wu)體(ti)檢(jian)測(ce)、文本分类、聲(sheng)音分类和视频分类等功能，实现一站(zhan)式自动化训练，降低AI定(ding)制(zhi)开发门槛。 03生成式AI算法模型篇 3.1 全球生成式AI模型发展歷(li)程 3.2 语言类生成主流模型：OpenAI GPT-1至GPT-4 2018年以来，OpenAI先(xian)后发布GPT-1、GPT-2、GPT-3、ChatGPT、GPT-4等一系(xi)列(lie)生成式预训练模型。 GPT-1模型基于Transformer架(jia)構(gou)，仅保(bao)留(liu)架构中解碼(ma)器(qi)部分； GPT-2模型取(qu)消GPT-1中的有監(jian)督(du)微調(tiao)阶段； GPT-3模型舍(she)棄(qi)GPT-2的zero-shot，采(cai)用few-shot对于特(te)定任(ren)务給(gei)予(yu)少(shao)量樣(yang)例；ChatGPT通过采用RLHF（人类反(fan)饋(kui)强化学习）技术，增强对模型輸(shu)出結(jie)果的调節(jie)能力； 2023年发布的GPT-4模型擁(yong)有更为强大的多模态能力，其支持图文多模态输入並(bing)生成应答(da)文字(zi)，可实现对视覺(jiao)元素(su)的分类、分析和隱(yin)含(han)语義(yi)提取，表(biao)现出优秀(xiu)的应答能力。 3.3 语言类生成主流模型：Google Transformer到PaLM-E 2017年，Google发布具有標(biao)誌(zhi)性意(yi)义的Transformer模型，该模型的解码模块成为GPT模型的核(he)心(xin)要素，通过引(yin)入註(zhu)意力机制，可实现更大规模的并行计算，明(ming)顯(xian)減(jian)少模型的训练时间，使得大规模AI模型得以应用。BERT模型、LaMDA模型在信息提取能力以及安(an)全性等方面不断提升。 最新推出的PaLM-E模型具有很(hen)强的泛化和遷(qian)移(yi)能力，在完(wan)成视觉语言和通用语言任务的同时，可处理多模态数据（语言、视觉、觸(chu)觉等），实现指导机器人完成相应任务的功能。 3.4 图像类生成主流模型：Diffusion Model Diffusion Model相关研究可追(zhui)溯(su)到2015年,去(qu)噪(zao)擴(kuo)散(san)概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)在2020年被(bei)提出，展示(shi)扩散模型的强大能力，带动扩散模型的发展。模型主要包(bao)括(kuo)两个过程：前向(xiang)过程和反向过程，其中前向过程又(you)稱(cheng)为扩散过程，扩散模型通过给图像增加高斯(si)噪声破壞(huai)训练数据来学习，找(zhao)出逆(ni)轉(zhuan)噪声过程的方法，利用学习的去噪声方法实现从随机输入中合成新的图像。 Diffusion模型的优勢(shi)在于生成的图像質(zhi)量更高，不需要通过对抗(kang)性训练，在所(suo)需数据更少條(tiao)件下，该模型图像生成效果有明显提升。 PART.04生成式AI场景应用篇4.1 全球生成式AI典型应用概覽(lan) 4.2 生成式AI场景应用—文本生成 文本生成应用主要在四(si)个领域：内容续写、文本風(feng)格(ge)迁移、摘(zhai)要/标题生成及整(zheng)段文本生成，与其相关的个性化文本生成及实时文本交(jiao)互前景广闊(kuo)。 總(zong)体来看(kan)，基于NLP技术的文本生成是生成式AI中发展较早(zao)的应用，全球知(zhi)名(ming)科技企业先后推出文本生成类应用工具，如Microsoft、Xmind等相关产品在文案写作、数据分析、演(yan)示文稿(gao)、思(si)維(wei)导图等方面均(jun)有相关应用案例。 4.3 生成式AI场景应用—图像生成 图像生成的技术场景劃(hua)分为图像屬(shu)性编輯(ji)、图像局(ju)部生成及更改(gai)、端(duan)到端的图像生成。其中，前两者落地场景为图像编辑工具，端到端的图像生成則(ze)对应创意图像生成及功能性图像生成两大落地场景。 目前，图像编辑工具的使用已(yi)较为广泛，相关产品较为丰富；创意图像生成大多以NFT等形(xing)式呈现，功能性图像大多以營(ying)銷(xiao)类海报/界面、LOGO、模特图、用户頭(tou)像为主。 4.4 生成式AI场景应用—音频生成 音频生成在日常(chang)生活中已较为常見(jian)，其应用领域可进一步區(qu)分为语音合成和音樂(le)创作，语音合成包括文本生成特定语音（TTS）和语音克(ke)隆(long)领域。 TTS领域的技术成熟(shu)度较高，但(dan)在情感(gan)表现上仍(reng)有欠(qian)缺(que)；语音克隆对電(dian)影(ying)、动畫(hua)等行业意义重大值(zhi)得关注；音乐创作可进一步細(xi)分为作詞(ci)、作曲(qu)、编曲、錄(lu)制、混(hun)音等多个方向，创作过程主要依(yi)托(tuo)Transformer模型。 4.5 生成式AI场景应用—视频生成 视频生成有望(wang)成为未(wei)来跨模态生成领域的中高潛(qian)力场景。视频生成主要对应三(san)个领域：视频属性编辑、视频自动剪(jian)辑、视频部分生成。 视频属性编辑已广泛应用于视频创作领域，大幅(fu)提升视频剪辑效率；视频自动剪辑主要在技术嘗(chang)試(shi)阶段；视频部分生成的原(yuan)理本质与图像生成类似(si)，强调将视频切(qie)割(ge)成幀(zhen)，再(zai)对每(mei)一帧的图像进行处理，现阶段的技术在于提升修(xiu)改精(jing)準(zhun)度与修改实时性两方面。 4.6 生成式AI场景应用—数字人 数字人指存在于非(fei)物理世界(如图片、视频、直(zhi)播(bo)、VR)中，并具有多重人类特征(zheng)的綜(zong)合。数字人代表著(zhe)从文本/音频等低密(mi)度模态向图像/视频/实时交互等信息密度更高模态的转化，未来视频乃(nai)至元宇(yu)宙(zhou)领域都(dou)将是数字人的重要应用场景。 在生成式AI领域，数字人生成可划分为数字人视频生成和数字人实时互动，数字人视频生成是目前应用最广泛的领域之一，而(er)数字人实时互动多应用于可视化的智能客(ke)服，更强调实时交互功能。 05生成式AI机遇挑战篇 5.1 生成式AI时代，行政类工作被替(ti)代性高，“問(wen)客”有望成为新職(zhi)业 生成式AI对就(jiu)业的影響(xiang)挑战与机遇并存。一方面，生成式AI将促(cu)进崗(gang)位(wei)智能化升级，部分工作岗位将被替代。据高盛(sheng)分析，生成式AI的智能自动化能力極(ji)大提升工作效率并降低運(yun)营成本，美国和歐(ou)洲(zhou)的傳(chuan)統(tong)职位都将受(shou)到不同程度的AI自动化影响，生成式AI可以替代四分之一的工作岗位。 另(ling)一方面，生成式AI也会创造新职业：“问客”（Prompt Engineer）讓(rang)人們(men)能够利用自然语言作为提示词，通过与AI进行交互，得到信息或(huo)创造作品。除(chu)此之外(wai)，圍(wei)繞(rao)人工智能的相关领域也将产生大量新的工作岗位。 5.2 生成式AI作品版(ban)權(quan)主要在软件所有者和使用者之间分配(pei) 生成式AI本质是机器学习的应用，其在模型学习阶段不可避(bi)免(mian)地会使用大量的数据集執(zhi)行训练，但对训练后生成物的版权歸(gui)属问题尚(shang)存爭(zheng)議(yi)。 由于法律(lv)主体才(cai)能享(xiang)有权利，所以生成式AI作品的版权只(zhi)能由对作品的生成具有貢(gong)獻(xian)的人享有，相关人員(yuan)包括软件开发者、所有者和使用者（主体身(shen)份(fen)可能重合），一般(ban)認(ren)为生成式AI软件开发者已从软件版权中得到補(bu)償(chang)，生成式AI作品版权主要在软件所有者和使用者之间分配。 返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：