新形势下如何玩转安全和云计算？深信服是这样做的
利用 Google Cloud AI 生成文本、图片、代码等
凭借 Google Cloud 生成式 AI 的强大功能，转变内容创建、发现、研究、客户服务和开发者效率。
新客户可获享最高 ?$300 的赠金，用于试用 Google Cloud AI 产品。
概览
什么是生成式 AI？
生成式 AI（生成式人工智能）是指使用 AI 来创作新内容，例如文本、图片、音乐、音频和视频。
生成式 AI 基于可以执行多任务处理和执行开箱即用任务（包括总结、问答、分类等）的基础模型（大型 AI 模型）。此外，只需少量训练，即可针对使用场景调整基础模型，所需示例数据极少。
生成式 AI 如何运作？
生成式 AI 的工作原理是利用机器学习模型，学习人工创建的内容数据集中的模式和关系。然后，它会利用学到的模式生成新内容。
如需训练生成式 AI 模型，最常见的方式是使用监督式学习，即系统会为该模型提供一组人工创建的内容和相应的标签。然后，它会学习如何生成类似于人工创建的内容，并使用相同的标签进行标记。
常见的生成式 AI 应用
生成式 AI 可处理海量内容，并通过文本、图像和用户友好的格式生成洞见与答案。生成式 AI 可用于：
- 通过改善聊天和搜索体验来提高客户互动度
- 通过对话界面和摘要探索大量非结构化数据
- 协助处理重复性任务，例如回复提案请求 (RFP)、将营销内容本地化为 5 种语言，以及检查客户合同是否合规等
生成式 AI 技术经历了怎样的演进？
生成式 AI 的演进速度极快，且仍在持续变化中。早期模型（如马尔可夫链和 RNN）奠定了基础，但在生成细致且连贯的输出方面常常存在困难。随后，生成对抗网络 (GAN) 问世，突破了图像生成的界限，创造出令人惊叹的逼真图像。不过，GAN 并非没有挑战，有时会面临稳定性问题。
BERT 和 GPT 等基于 Transformer 的模型的引入通常被视为一个转折点。这些模型彻底变革了自然语言处理 (NLP) 领域，展现了前所未有的类人文本理解与生成能力。在这一成功基础上，GPT-2 和 GPT-3 进一步展示了生成式 AI 的巨大潜力，并以其卓越的文本生成能力吸引了全球关注。
同时，变分自动编码器 (VAE) 和扩散模型在图像合成方面取得了重大进展，为创意应用开辟了新的可能性。随着生成式 AI 的持续发展，未来充满前景，当前研究重点包括提升效率、增强可解释性以及应对伦理问题。
Google Cloud 提供哪些生成式 AI 产品？
借助 Vertex AI，您可以自定义基础模型（包括 Gemini 系列模型）、与其交互、将其嵌入到应用中，而无需具备机器学习专业知识。在 Model Garden 上访问基础模型，通过 Vertex AI Studio 的简洁界面微调模型，或在数据科学笔记本中调用模型。
此外，Google Cloud with Gemini 是始终在线的 AI 协作助手，可在用户需要的地方为不同技能水平的用户提供帮助。
Google 的 Responsible AI 方法
常见用途
对客户服务进行现代化改造
借助 AI 提高员工工作效率、客户分析能力和偏转率
方法指南
借助 AI 提高员工工作效率、客户分析能力和偏转率
提高开发者效率
借助代码助手提高开发者工作效率
Gemini Code Assist 提供依托 AI 技术的助理功能，可帮助开发者在 VS Code 和 JetBrains 等常用代码编辑器中以更高的速度和质量构建应用。它支持存储在任何位置（甚至跨多个仓库）的私有代码库。
方法指南
借助代码助手提高开发者工作效率
Gemini Code Assist 提供依托 AI 技术的助理功能，可帮助开发者在 VS Code 和 JetBrains 等常用代码编辑器中以更高的速度和质量构建应用。它支持存储在任何位置（甚至跨多个仓库）的私有代码库。
面向营销的生成式 AI
大规模激发创造力、效率和影响力
生成式 AI 有助于营销人员与客户互动，并推动实现积极的业务成果。
主要使用场景包括：
- 利用可实时响应的聊天机器人和 AI 智能体，基于您自己的数据集提供更准确、个性化的响应。
- 整合数据以了解客户资料，并生成内容以覆盖目标客户。
- 通过文本描述和参数生成新的产品概念与设计。
- 使用预配置的生成式 AI 解决方案对大型文档进行摘要处理
方法指南
大规模激发创造力、效率和影响力
生成式 AI 有助于营销人员与客户互动，并推动实现积极的业务成果。
主要使用场景包括：
- 利用可实时响应的聊天机器人和 AI 智能体，基于您自己的数据集提供更准确、个性化的响应。
- 整合数据以了解客户资料，并生成内容以覆盖目标客户。
- 通过文本描述和参数生成新的产品概念与设计。
- 使用预配置的生成式 AI 解决方案对大型文档进行摘要处理
