美国开放人工智能研究中心(ＯｐｅｎＡＩ)发布的大型语言生成模型ＣｈａｔＧＰＴ迅速成为全球的焦点,ＣｈａｔＧＰＴ将人机对话推向全新的高度,其强大功能和火爆热度将ＡＩＧＣ推向令人瞩目的位置。腾讯研究院发布的?２０２３年ＡＩＧＣ发展趋势报告?显示,ＡＩＧＣ技术有望成为新型内容生产基础设施,能够塑造数字内容生产与交互新范式,持续推进数字文化产业创新。ＡＩＧＣ技术能够基于人工智能算法和海量训练数据,通过模型的学习和优化,自动生成文本、图像、音频和视频等形式的数字内容,为用户提供更加个性化、智能化的服务。因此,研究ＡＩＧＣ在高校图书馆智慧服务中的应用具有重要的理论价值和实践意义。智慧导读可以提供多种形式的辅助阅读，如注释、翻译等。互联网智慧导读

智慧导读面向内外部资源及线上线下资源统一整合、多模态数据有效存储、数据资源多向调用的需求，遵循数据库设计块、智能设施模块构建基础设施层。其中，服务器设施模块敏捷部署各类适用于图书馆数智服务的软硬件，提供资源并发计算及服务及时响应能力。网络设施模块通过实现图书馆内部链接及外部跨连的必要通信设备，满足数据高速传输、安全有效保障的网络服务需要。智能设施模块综合应用智能感知、智能管理、智能服务三类设备，构建覆盖多维交互渠道、提供多类功能的智能设备集群，进而支撑图书馆业务场景精细感知、巨量复杂资源动态调度、智能服务跨域互融。互联网智慧导读近年来人工智能生成内容（AI-Generated Content，AIGC）技术实现突破性发展，逐渐成为 AI 发 展的关键分支。

智慧导读面向用户需求综合感知、内外部资源高效整合、情报业务数智赋能的需求，聚焦图书馆高度智能化服务，遵循服务泛在化、服务协同化等原则，分场景感知服务模块、资源整合服务模块、情报智能服务模块构建数智服务层。其中，场景感知服务模块通过智慧数据提供用户潜在需求挖掘、图书馆内外部环境识别、大数据关联分析及决策结果预测等能力，实现基本需求及深层需求的多维感知、服务过程的全域感知、服务结果的发展态势感知，由此提供图书馆各类业务场景下业务主体、业务环境、业务流程、业务规则、业务结果等全要素的识别、分析、预测服务。资源整合服务模块针对图书馆内纸质文献、电子图书等多模态资源，依托智慧数据动态管控业务运维关键要素状态，助力资源、技术、主体等要素间高效整合并充分发挥其协同效应，进而智能化实现包括识别建设、加工处理、调度分配、评价反馈、更新维护的全流程资源整合服务。情报智能服务模块融合智慧数据实现多源异构数据规范组织及有效优化，嵌入各类情报功能模型及数智技术应用模型提高服务质量并延伸服务边界，从而提供满足多主体的数据供给及协同创新需要的多元分层情报智能服务。

智慧阅读服务内容方面的研究覆盖读物供给智慧化、辅助阅读智慧化和阅读推广智慧化等主题。有关读物供给智慧化的研究包括移动读物供给[9]、虚拟现实读物供给[10-11]及个性化阅读推荐[12-13]等方面，读物涉及文本、视频、音频、图像、数据等多种形式，如视听阅读内容[14]、有声读物[15]、历史人物数据[16]、在线可视化数据[17]等。辅助阅读智慧化研究方面，K.LO等探讨“人工智能和人机交互的***进展能否为智能、交互式和可访问的阅读界面提供动力”[18]。基于眼动追踪和大语言模型技术的智能AI阅读助手SARA通过实时提供个性化帮助来增强阅读体验[19]。同时，对支持阅读过程的新技术平台需求正在增长[18]。有关阅读推广智慧化的研究包含服务流程[20]、模式框架及实践[21]等方面。另外，少数学者调查高校图书馆智能服务水平并分析阻碍因素[22]。智慧导读可以帮助读者更好地理解文化背景和历史背景。

沉浸式智慧阅读是指将虚拟现实、增强现实、自然语言处理、机器学习等技术与传统阅读相结合，创造出一种更加丰富、生动、互动的阅读体验。在实践应用上具备三个优势：（1）通过语音合成技术将文本转化为语音，并加入情感色彩和语音音调的调节，引起读者情感共鸣，深入理解作者意图；（2）通过增强现实和虚拟现实技术，将文本呈现在更加真实、立体的场景中，增强阅读的体验感和可视化效果；（3）根据读者的个性化需求和兴趣，提供更加智能化的阅读体验，例如推荐相似主题、翻译、注释、词汇扩展等。随着计算机技术的迅猛发展，使得人们对信息的处理、存储、查询、利用等有了新的要求。怎样智慧导读联系方式

上海半坡的数字图书馆可以提供给读者个性化阅读和文献知识推荐服务。互联网智慧导读

智慧导读依赖于大数据和机器学习技术，它通过对用户阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据进行深度分析和挖掘，为用户推荐个性化的阅读内容。这种方式实现了对用户数据的自动化处理和高效利用。而传统的书籍推荐方式往往基于编辑或销售人员的经验判断、**或**榜单等，这种方式虽然有其合理性，但可能缺乏足够的个性化和精细性。智慧导读通过机器学习和算法优化，能够持续学习和适应用户的阅读行为变化，从而提供越来越精细的推荐。而传统的推荐方式可能因为主观因素或信息更新的滞后，其推荐精细度可能受到限制。推荐范围和实时性：智慧导读可以涵盖海量的书籍资源，并根据实时数据更新推荐内容，使得用户能够接触到更多元、更及时的阅读选择。传统的推荐方式则可能受限于推荐源的数量和更新速度，无法提供如此***和及时的推荐。互联网智慧导读