探索人工智能生成内容的前沿研究方向，助力学术创新
探讨LLM在内容生成中的偏见、公平性和可控性问题，提出相应的治理框架和解决方案。
研究文本、图像、音频、视频等多种模态的统一生成框架，实现跨模态内容创作。
分析AI生成内容的版权归属问题，开发数字水印和溯源技术保护创作者权益。
基于用户画像和偏好，研究自适应的个性化AIGC系统，提升用户体验。
建立多维度的AIGC内容质量评估标准，包括真实性、创造性、连贯性等指标。
针对教育、医疗、法律等专业领域，开发专门的AIGC应用模型和系统。
改进GAN架构，提升生成质量和训练稳定性，探索新的损失函数设计。
深入研究扩散模型的数学原理，加速采样过程，扩展应用场景。
优化Transformer结构，降低计算复杂度，提升长序列处理能力。
高质量训练数据的收集、标注和预处理方法，解决数据偏差问题。
开发客观、可量化的AIGC评估指标，包括自动评估和人工评估结合。
提升AIGC模型的可解释性，理解生成过程的内在机制。
研究在有限数据下的AIGC能力，降低对大规模标注数据的依赖。
支持用户实时交互的AIGC系统，动态调整生成内容和风格。
轻量化AIGC模型，实现在移动端和边缘设备的本地部署。
探索人类创作者与AI的协作模式，增强而非替代人类创造力。
支持多语言、多文化背景的内容生成，促进全球文化交流。
在AIGC内容日益普及的今天，如何降低AI生成痕迹、提升内容自然度成为重要课题。小发猫降AIGC工具专为解决这一问题而设计。
1. 输入或粘贴需要优化的AIGC内容
2. 选择优化强度和风格偏好
3. 一键生成更自然的内容