想象一下：你正在浏览社交媒体，看到一张震撼的图片或一段令人震撼的视频。它栩栩如生，细节丰富，让你不禁信以为真。但它究竟是真实记录，还是由顶尖 AI 精心炮制的「杰作」？如果一个 AI 工具告诉你这是「假的」，它能进一步解释理由吗？它能清晰指出图像中不合常理的光影，或是视频里一闪而过的时序破绽吗？
经验教训，多吸取一点也不为过，去年在日本，我随手翻了翻酒店送的《读卖新闻》，发现报纸里连篇累牍都在介绍AIGC。
给AI生成的作品打水印，让AIGC图像可溯源，已经成为行业共识。
近年来，生成式人工智能（Generative AI）技术的突破性进展，特别是文本到图像 T2I 生成模型的快速发展，已经使 AI 系统能够根据用户输入的文本提示（prompt）生成高度逼真的图像。从早期的 DALL・E 到 Stable Diffusion、Midjourney 等模型，这一领域的技术迭代呈现出加速发展的态势。
未来物理世界要实现AGI，一定是通过端侧智能。
我其实一直都很赞成AI的快速发展，很少会看到，让我眉头一皱的AI应用场景。
AI助力脑洞成真
从 2023 年的 Sora 到如今的可灵、Vidu、通义万相，AIGC 生成式技术的魔法席卷全球，打开了 AI 应用落地的大门。
随着大模型加速渗透核心行业，其安全可控性正从技术议题升级为产业落地的先决条件。
昆仑自研的AI模型(SOTA)就像是“最好的锄头”，正在助力公司开采AIGC领域那片“最肥沃的金矿”。
