本研究探讨生成型人工智能（AI）如何改变市场营销、产品开发和研究，讨论了该领域的最新发展、易于使用的资源以及道德和社会危害。除了解决偏见和虚假信息等问题的缓解技术外，辩论强调通过持续的利益相关者沟通和道德原则实现负责任的发展的重要性。

Nov, 2023

通过借鉴谷歌、Netflix 和 Stitch Fix 等行业领导者的真实案例，本文研究了生成式人工智能驱动的叙事在营销领域中的转型力量，介绍了这项技术如何塑造营销策略，个性化消费者体验，并探讨了未来的发展方向和建议，包括实时个性化叙事、沉浸式叙事体验和社交媒体叙事，从而揭示了生成式人工智能驱动的叙事在营销领域的潜力和影响。

Sep, 2023

生成式人工智能作为新媒介，其创造力解放能力将根本性地改变创作过程，并提出了对文化，经济，法律，算法和技术创造力互动的跨学科科学研究和政策决策。

Jun, 2023

生成人工智能（AI）的崛起引发了对其对失业和市场萧条的潜在影响的担忧。本研究通过考察生成 AI 对产品市场的影响来解决这一问题。出人意料的是，研究结果表明虽然生成 AI 降低了平均价格，但显著提高了订单数量和总收入，这与预期相反。该研究进一步提供了理论经济解释，以阐明这一意外现象。通过提供经验证据，本文驳斥了生成 AI 可能导致市场萧条的观点，反而强调了其促进市场繁荣的潜力。这些发现对从业者、政策制定者和广大 AI 社区具有重要意义。

Nov, 2023

通过研究发现，生成人工智能已经可以利用网页上的上下文信息实现生成相关和高质量的网页图像，而无需手动输入提示，这一方法对于修复破损的网页或处理高度私密内容可能非常有价值。

Oct, 2023

通过利用生成人工智能（AI）产生的图像作为新的数据源，重新塑造了视觉智能中的传统模型范式，本文探讨了这一创新概念，从训练机器学习模型到模拟场景进行计算建模、测试和验证等一系列应用中探索了生成数据的潜力，并深入讨论了支持这种突破性使用生成 AI 的技术基础以及伴随的伦理、法律和实践考虑。

Oct, 2023

通过对 68 个 YouTube 视频的定性分析，我们的研究重点关注生成型人工智能在用户生成内容环境中所应用的内容领域、使用的各种工具、执行的活动以及生成的最终产品的性质。

Mar, 2024

本文研究探讨了生成 AI 技术中，AI 加入真实数据之后可能会产生回馈循环并导致未来模型的降级和多样性降低的情况，从而产生社会影响。同时，对于如何缓解这种回馈循环以及降低未来技术模型降级的影响也提出了相关问题。

Jun, 2023

通过对七名经验不同的设计师进行半结构化访谈，本研究旨在了解他们在平面设计中使用 AI 生成图像工具的现状、挑战和未来的功能需求。研究发现，AI 工具在设计中充当创造性伙伴，增强人类创造力，提供战略洞见，并促进团队合作与沟通，为 AI 生成图像工具的未来发展提供了指导性建议，旨在帮助工程师优化这些工具以更好地满足平面设计师的需求。

Jun, 2024

人工智能生成内容（AIGC）已经引领了一场新的技术革命，推动了数字内容的获取并推动传统编解码器在性能提升和多样化功能方面的进展，本文全面回顾了生成式视觉压缩的最新进展，展示了在超低码率通信，用户指定的重建 / 滤波和智能机器分析方面的巨大潜力和有前景的应用。特别是，我们回顾了基于深度生成模型的视觉数据压缩方法，并总结了如何通过生成技术实现紧凑的表示和高保真重建。此外，我们概括了相关的生成式压缩技术用于机器视觉和智能分析。最后，我们讨论了生成式视觉压缩技术面临的基本挑战，并展望了它们未来的研究方向。

Feb, 2024