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Forschungsagentur: Der Markt für KI-Software wird im Jahr 2025 126 Milliarden US-Dollar erreichen
Forschungsagentur: Der Markt für KI-Software wird im Jahr 2025 126 Milliarden US-Dollar erreichen
KI wird auf vielfältige Weise eingesetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen und Branchenabläufe zu optimieren. Laut dem Datenforschungsunternehmen BanklessTimes wird der weltweite Markt für KI-Software aufgrund der steigenden Nachfrage nach effizienteren und effektiveren Lösungen in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich 126 Milliarden US-Dollar erreichen.
Jonathan Merry, CEO von BanklessTimes, sagte, dass der Markt für KI-Software in einem beispiellosen Tempo wächst und wir jeden Tag neue Anwendungen von KI sehen Tag. Innovation. Es handelt sich um ein leistungsstarkes Tool, das die Arbeitsweise von Unternehmen revolutionieren kann und eine präzisere Entscheidungsfindung, höhere Effizienz und ein verbessertes Kundenerlebnis ermöglicht.
KI-Software wird in Industrie- und Verbrauchermärkten eingesetzt, um Geschäftsabläufe zu verbessern. Auch im Rahmen der Kundenservice-Strategie kommen Lösungen der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, wobei Chatbots Kunden bei der Bereitstellung von Produktinformationen und Kundensupportanfragen unterstützen. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Sprachassistenten Benutzern helfen, schnell und bequem Informationen zu erhalten oder Aufgaben auf mobilen Geräten zu erledigen. Unternehmen wie Amazon, Google und Microsoft investieren stark in KI, um komplexere Systeme zu entwickeln, die große Datenmengen verarbeiten können. Da die Technologie immer weiter voranschreitet und immer zugänglicher wird, wird erwartet, dass die Investitionen in KI-Software weiter zunehmen.
Unternehmen aus allen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Einzelhandel, Banken und Fertigung, haben erfolgreich KI-Software implementiert, um Routineaufgaben zu automatisieren und gleichzeitig Erkenntnisse aus bisher nicht verfügbaren Daten zu gewinnen. Darüber hinaus wird KI-Software eingesetzt, um den Kundenservice zu verbessern, Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben und ein interaktiveres Erlebnis zu schaffen.
Die Bankenbranche investiert am aggressivsten in KI-Software, um Abläufe zu rationalisieren, die Kundendienstkosten zu senken und die Betrugserkennung zu verbessern.
KI-Software kommt nicht nur in der Wirtschaft zum Einsatz, sondern auch in unserem täglichen Leben; Sprachassistenten wie Amazons Alexa oder Apples Siri sind aus dem Alltag der Menschen nicht mehr wegzudenken. Persönliche Assistenten-Apps wie Google Now und Cortana werden verwendet, um Benutzern Erinnerungen, Benachrichtigungen und Updates bereitzustellen.
Der KI-Softwaremarkt ist in mehrere Bereiche wie Verarbeitung natürlicher Sprache, robotergestützte Prozessautomatisierung und maschinelles Lernen unterteilt.
Natural Language Processing (NLP) ist eine Art von KI, die mithilfe von Algorithmen die Bedeutung von Texten ableitet und Computern dabei hilft, menschliche Sprache und natürliche Gespräche zu verstehen. Dies hilft dem Computer, den Kontext des Gesprächs besser zu verstehen und entsprechend zu reagieren.
Robotic Process Automation (RPA) ist ein weiteres Beispiel für KI-Software, die Routineaufgaben wie die Dateneingabe automatisiert und Unternehmen dabei helfen kann, ihre Effizienz und Genauigkeit zu verbessern. Beim maschinellen Lernen hingegen werden Algorithmen verwendet, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen und auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen zu treffen. Dies hilft Unternehmen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen und dadurch die Geschäftsleistung zu verbessern.
Es wird erwartet, dass der globale KI-Softwaremarkt in den kommenden Jahren stetig wächst, da die Nachfrage nach KI-Software wächst und das Potenzial besteht, Branchen zu revolutionieren. Die wachsende Beliebtheit von KI-Software in verschiedenen Branchen wird dieses Wachstum vorantreiben. Branchenführer wie Microsoft, IBM, Baidu und Google investieren stark in KI-Forschung und -Entwicklung, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Darüber hinaus wird die zunehmende Verfügbarkeit von Cloud-Computing-Diensten die Einführung von KI-Software weiter vorantreiben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonForschungsagentur: Der Markt für KI-Software wird im Jahr 2025 126 Milliarden US-Dollar erreichen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
