南京证券：计算机：积极拥抱AIGC技术变革，关注应用落地

从技术上看，生成算法、预训练模型、多模态等AI技术累计融合，成为了AIGC爆发的关键因素。从流程上看，算法接收数据，进行运算并生成预训练模型，多模态技术则是将不同模型融合的关键。基础的生成算法模型不断突破创新：Transformer模型的推出为预训练模型奠定了基础。预训练模型包括：（1）自然语言处理（NLP），如谷歌的LaMDA和PaLM、OpenAI的GPT系列；（2）计算机视觉（CV），如微软的Florence；（3）多模态预训练，即融合文字、图片、音频视频等多种内容形式。多模态模型技术推进主要来源于：2021年OpenAI团队推出跨模态深度学习模型CLIP，后续“CLIP+其他模型”成为跨模态生成领域的通用做法。2021年3月，OpenAI发布AI绘画产品DALLE，只需要输入一句文字，DALLE就能理解并自动生成一副意思相符的图像，且该图像是独一无二的。超级深度学习近年来的快速发展带来了深度神经网络技术在大模型和多模态两个方向上的不断突破，并未AIGC技术能力的升级提供了强有力的支撑和全新的可能性。当前AIGC技术已经从最初追求生成内容的真实性的基本要求，发展到满足生成内容多样