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预训练大模型在油气领域的价值场景、挑战及未来方向
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作者 陈宏志 宫本儒 +2 位作者 王笑妍 林秀峰 孙加峰 《现代信息科技》 2024年第13期129-135,共7页
对机器学习、深度学习、知识工程等为代表的判别式人工智能和以GPT、Sora等为代表的生成式人工智能的特点、技术现状和应用能力边界进行了研究,系统地比较了判别式人工智能与生成式人工智能的背景、技术原理、技术特点,分析了当前AIGC... 对机器学习、深度学习、知识工程等为代表的判别式人工智能和以GPT、Sora等为代表的生成式人工智能的特点、技术现状和应用能力边界进行了研究,系统地比较了判别式人工智能与生成式人工智能的背景、技术原理、技术特点,分析了当前AIGC的技术现状、瓶颈,总结了生成式人工智能(AIGC)进一步推动AI赛道进入快速发展期的原因,并对未来一段时间内,AIGC在油气工业领域的应用趋势、难点进行了分析预测。 展开更多
关键词 生成式人工智能 油气纵深 潜在应用需求
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