随着生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展。推荐系统正迎来新一轮的变革。AIGC不仅能够生成高质量的文本、图像和视频内容，还能通过深度理解用户行为数据，为推荐系统提供更加个性化和多样化的推荐结果。本文将探讨AI的交互模式，AIGC与推荐系统的结合点，分析其关键技术、应用场景及未来发展方向。

本文将深入剖析RunningHub如何凭借其独特的优势，降低创作门槛，激发创作者的想象力，并探索其在AIGC应用共创平台领域的广阔前景。

随着生成式人工智能（AIGC）技术的迅猛发展，越来越多的学生开始依赖其来完成作业和学习任务。然而，这种依赖并非全然无害，反而可能削弱学生独立思考和解决问题的能力。

随着 AiGC的发展，无论是视频、图片、文案都可以用 AI 生成，伴随着 AI 内容越来越多问题也是，今天从一个文案自媒体人角度来进行讲述，希望能读者有所帮助。

本文介绍了AIGC在中国企业软件行业的现状，指出尽管客户对AI功能热情高涨，却普遍不愿为此付费，导致AIGC项目面临盈利难题。

随着AIGC技术的崛起，传统交互和UI设计师面临着前所未有的挑战。本文将探讨过去十年设计领域的变迁及AIGC时代带来的新变化，分析这些变化对设计师工作方式和职业发展的影响。

猎聘的一份报告显示，2024年一季度国内生成式人工智能的相关职位数同比增321.7%。其中，50万以上的年薪段增速最快，超过500%。大厂需要前5%的顶尖人才去完成“95%的人无法完成的事情”，并不惜为此开出丰厚报酬。生成式人工智能岗位急增300%以上，但相应领域的求职人数增速则超过了900%。岗位有限，求职依然面临着僧多粥少的问题。

从Sora的发布到国内各大模型的加速追赶，我们见证了一个充满潜力的黄金赛道的诞生。但技术的快速发展同时带来了应用和商业化的挑战。本文将带你一探究竟，AI视频生成的未来将如何塑造我们的数字世界。

国内的C端难做，B端更难做。虽然现在AI很火，甚至有人喊出了“用AI把所有的行业重做一遍”的口号，但有一些根本性的问题不解决，AIGC重构整个行业都没用。

技术的进步带给了我们更多可能性，比如，我们可以将AI与传统文化相结合，实现设计上的碰撞。这篇文章里，作者就做了案例分享，一起来看。

AIGC技术的进步可以为许多领域带来加持，比如设计领域。这篇文章里，作者就呈现了AIGC能力在大型项目中的设计过程与创新应用，一起来看看吧。

对于互联网科技公司而言，理解和掌握AIGC及其背后的大模型商业化应用，已从前沿探索转变为关乎生存发展与战略转型的必然选择。