数据、算法、模型三轮驱动AI发展，大模型优势显著，ChatGPT成为AI大模型主流方向，GPT开启千亿参数级AI大模型时代，语言、视觉、科学计算等大模型得到了快速发展。
应专注ChatGPT领域的读者要求，同时也是为了方便读者全面学习ChatGPT/AIGC技术，笔者从海量参考文献中进行严选，最终梳理出180+篇ChatGPT技术干货（持续更新），内容覆盖ChatGPT研究框架，行业应用，厂商分析，未来趋势展望等等。
1、报告目录：
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3、内容分享：
今天给大家分享其中一份报告，来自华福证券的“AIGC行业应用畅想（2023）”报告，以下为正文。
随着ChatGPT等语言大模型落地，AIGC技术落地在各行各业中得到发展和推进。根据模型的分类，AIGC的应用可被分为单模态和多模态两类。单模态模型可以助力各个应用，提升原有的能力和生产力。
诸如ChatGPT已与Bing结合，使搜索更智能化。同时，搜索引擎又能很好地弥补语言模型预训练时不具备的数据实时性。单模态模型与操作系统的连接也能改变传统的人机交互模式，使系统响应更智能，软件间的数据流通更广泛；与游戏应用的结合可以使NPC更鲜活，与玩家的对话更真实；应用于文学作品可以激发创作灵感，提高写作效率，掀起AI电子书热潮；应用于客服场景可以提升原智能客服的多轮对话能力，个性化回答能力。
多模态的模型是AIGC的发展趋势，现有的DALL-E或Stable Diffusion已经在文本到图像的跨模态领域很好地落地，可以更容易地生成高质量海报和提升三维场景重建的效果；与视频剪辑应用的结合降低视频制作的门槛，拓展影视领域的空间；Google的多模态模型PaLM-E将丰富机器人操作场景，智能化机器人反馈。
最新的GPT4多模态模型与Office办公软件的结合将显著提升生产力，使办公软件间的联动更智能；GPT4可以赋能教育科研领域，缓解教育资源短缺，降低获取知识的门槛；GPT4可以赋能数字人，使数字人落地场景更丰富，交互更拟人；GPT4还能助力应用开发，简化发开周期，降低开发的门槛。