Echtzeitdaten treiben künstliche Intelligenz-„Fabriken' an
Diese Studie verbindet die Nutzung von Echtzeitdaten mit einem höheren Umsatzwachstum und einer höheren Entwicklerproduktivität.
Daten sind Daten, aber wenn es sich um Echtzeitdaten handelt, beginnt ihr Wert exponentiell zu wachsen. Eine neue Studie zeigt, dass Unternehmen, die Echtzeitdaten nutzen, den größten Umsatz und das größte Wachstum erzielen. Darüber hinaus nutzen Unternehmen, die in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen führend sind, am häufigsten Echtzeitdaten.
Das ist das Ergebnis einer aktuellen Datastax-Umfrage unter 556 Unternehmen, die die Nutzung von Echtzeitdaten mit einem höheren Umsatzwachstum und einer gesteigerten Entwicklerproduktivität in Verbindung brachte. Die Autoren der Studie sagten, dass diejenigen, die Echtzeitdaten umfassend nutzen, „in der Lage sind, Daten zu nutzen, um neue Produkte und neue Einnahmequellen zu schaffen“. 52 % der Marktführer geben an, dass ihr strategischer Fokus auf der Nutzung von Echtzeitdaten zur Wertschöpfung im gesamten Unternehmen liegt. „Und dafür gibt es einen guten Grund: Sie sagen wahrscheinlich auch, dass Echtzeitdaten einen transformativen Einfluss auf den Umsatz haben
Darüber hinaus glauben 71 % der von Datastax befragten Führungskräfte, dass sie das Umsatzwachstum direkt mit Echtzeit steigern können.“ Im Zusammenhang mit Daten glauben 78 % der Führungskräfte, dass Echtzeitdaten ein „Must-have“ und nicht „nice-to-have“ sind. Darüber hinaus glauben 66 % der auf Echtzeitdaten ausgerichteten Unternehmen, dass sich die Entwicklerproduktivität verbessert hat.
In einer weiteren Analyse der CIO-Umfrageergebnisse erwähnte Datastax-Vizepräsident Bryan Kirschner, dass Echtzeitdaten das antreiben, was er eine KI-„Fabrik“ nennt. Diese Unternehmen seien bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen weit vorne und „verfügen über die Technologieinfrastruktur, um sofortige Änderungen und Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Feedback zu ermöglichen.“ „Veraltete Daten und Stapelverarbeitung wirken sich nicht mehr auf Unternehmen aus, bei denen jede Sekunde zählt.“ Umfrageergebnisse zeigen, dass die starke Nutzung von Echtzeitdaten mit der Reife von KI zusammenhängt: 81 % der Unternehmen, die KI/ML umfassend eingesetzt haben, gaben an, dass Echtzeitdaten eine Kernstrategie in der Anfangsphase von KI/ML seien , Nur 32 % verfolgen eine Echtzeit-Datenstrategie. 96 % der KI-/ML-Führungskräfte möchten, dass alle oder die meisten ihrer Anwendungen innerhalb von drei Jahren in Echtzeit verfügbar sind
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
