【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能生成内容，尤其涉及一种应用于aigc平台的超长篇幅数据处理方法及装置。
技术介绍
1、aigc（artificial intelligence generated content，生成式人工智能）能够基于输入的提示词、描述或样本生成文字内容、图像、视频、音频。随着人工智能技术的飞速发展，aigc已经在信息生成、摘要、翻译等多个领域大放异彩。
2、在实际应用中，aigc通常需要使用llm（large language model，大型语言模型）对用户输入的内容进行分析。然而，实践发现，aigc平台的算力有限，在llm使用注意力机制分析用户输入的内容时，其理解输入内容的计算复杂度会随着输入内容所含token个数的增长呈指数级别的增长，导致aigc通常难以对用户输入的超长篇幅内容进行精准理解，因此难以精准生成用户所需的内容。可见，提出一种能够提高aigc平台针对超长篇幅数据的数据处理效率和数据处理准确性，以提高针对超长篇幅数据的内容生成效率的技术方案显得尤为重要。
技术实现思路b>
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【技术保护点】
1.一种应用于AIGC平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的应用于AIGC平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述基于预先确定的内容拼接算法，对所述目标检测区域对应的目标内容执行自动拼接操作，包括：
3.根据权利要求2所述的应用于AIGC平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述微处理器组包括第一微处理器和第二微处理器；所述信号频率序列包括第一信号频率和第二信号频率；
4.根据权利要求3所述的应用于AIGC平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述根据所述键盘指令序列和预先设定的指令...
【技术特征摘要】
1.一种应用于aigc平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的应用于aigc平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述基于预先确定的内容拼接算法，对所述目标检测区域对应的目标内容执行自动拼接操作，包括：
3.根据权利要求2所述的应用于aigc平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述微处理器组包括第一微处理器和第二微处理器；所述信号频率序列包括第一信号频率和第二信号频率；
4.根据权利要求3所述的应用于aigc平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述根据所述键盘指令序列和预先设定的指令映射关系，确定所述信号频率序列对应的自动操作指令序列，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的应用于aigc平台的超长篇幅数据处理方法，其特征在于，所述方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：严益强，赵颖，
申请(专利权)人：广东省电信规划设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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