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Zehn echte Fälle im Jahr 2023: ChatGPT ist offiziell ins Geschäftsfeld eingestiegen
Zehn echte Fälle im Jahr 2023: ChatGPT ist offiziell ins Geschäftsfeld eingestiegen
Ehrlich gesagt ist das Konversationstool für generative künstliche Intelligenz (KI) ChatGPT auf der ganzen Welt beliebt geworden. Berichten zufolge wurde ChatGPT nur wenige Monate nach seinem praktischen Debüt zur am schnellsten wachsenden Softwareanwendung in der Geschichte. Heutzutage entstehen jeden Tag neue KI-Geschäftsanwendungsfälle, die unsere Arbeitsweise neu definieren und gestalten, mit beeindruckenden Ergebnissen.
ChatGPT hat offensichtlich einen großen Einfluss auf viele Branchen und Berufe gehabt. Während einige Jobfunktionen möglicherweise wegfallen, werden dadurch auch viele neue geschaffen. Die größte Auswirkung besteht darin, dass es vielen Menschen ermöglicht, äußerst leistungsstarke KI-Funktionen zu nutzen, um ihre vorhandenen technischen Fähigkeiten zu verbessern und „die Arbeit intelligenter zu erledigen“. Einige Unternehmen nutzen ChatGPT bereits, um neue Dienste für Kunden zu entwickeln, und viele Unternehmen haben mit seiner Hilfe die interne Betriebseffizienz verbessert. Werfen wir als Nächstes einen Blick auf die wichtigsten und repräsentativsten KI-Anwendungsrichtungen, die im Jahr 2023 auftauchen werden:
Expedia
Als eine der weltweit beliebtesten Reiseplanungs-Websites und -Anwendungen hat Expedia unter anderem Konversations-KI-Unterstützungsdienste integriert. Anstatt nach Flügen, Hotels oder Reisezielen zu suchen, können Kunden wie mit einem erfahrenen und sachkundigen Reiseberater über die Urlaubsplanung sprechen. Darüber hinaus kann diese App automatisch eine Liste von Hotels und Attraktionen erstellen, an denen Kunden interessiert sind, und Reisen intelligent organisieren.
Microsoft
Microsoft ist seit langem ein überzeugter Unterstützer von ChatGPT und ein wichtiger Investor in OpenAI, dem Unternehmen dahinter. Die großen Sprachmodelle GPT-3 und GPT-4, die den ChatGPT-Chatbot antreiben, steuern jetzt auch die Bing-Suchmaschine von Microsoft und ermöglichen Benutzern die Suche und Anzeige von Ergebnissen über eine Konversationsoberfläche und nicht-traditionelle Netzwerk-Linklisten. Microsoft plant auch, diese Technologie in Haushaltssoftwaredienste wie Word und Excel zu integrieren. Schließlich verwendet Microsoft auch Codex (optimiert von GPT-3), um Computercode zu erstellen, und stellt Entwicklern über GitHub Copilot Vorschläge zur automatischen Vervollständigung des Codes zur Verfügung.
Duolingo
Der Sprachbildungsexperte Duolingo hat zwei neue Funktionen veröffentlicht, die auf GPT-4 basieren. Als zugrunde liegendes Modell von ChatGPT ist ChatGPT derzeit das leistungsstärkste große Sprachmodell von OpenAI. Duolingo Max kann den Schülern ausführlich erklären, warum ihre Antworten in Übungen oder Tests richtig/falsch sind, und alle werden in natürlicher Sprache ausgedrückt. Dies entspricht einer KI-Version eines pädagogischen Tutors, der den Benutzern jederzeit zur Verfügung steht. Eine weitere Funktion ermöglicht es den Schülern, mit der KI Rollenspiele zu spielen und ihre eigenen Sprachkenntnisse in verschiedenen Szenarien bereitzustellen, beispielsweise bei der Bestellung eines Getränks in einem Pariser Café. Jeder Charakter hat seine eigene einzigartige Persönlichkeit und Hintergrundgeschichte. Benutzer können jederzeit interagieren und die Persönlichkeit und Erfahrung des anderen während des Gesprächs verstehen.
Coca-Cola
Der Erfrischungsgetränkeriese ist eine Partnerschaft mit der Beratungsfirma Bain & Company eingegangen, um ChatGPT zur Unterstützung beim Marketing zu nutzen und ein personalisierteres Kundenerlebnis zu schaffen. Nachrichtenberichten zufolge plant Coca-Cola, diese Technologie mit dem Bildgenerierungstool Dall-E zu nutzen, um personalisierte Werbetexte, Bilder und Botschaften zu erstellen.
Snap
Als Entwickler der beliebten Social-Messaging-Anwendung Snapchat hat Snap damit begonnen, Konversations-KI in seine Produkte zu integrieren. Dieser Chatbot mit dem Namen „My AI“ wird als regulärer Kontakt in der Freundesliste des Benutzers angezeigt und kann jederzeit auf Chats reagieren, Fragen beantworten oder an Chats teilnehmen. Zu den von Snapchat geposteten Verwendungsvorschlägen gehören „die Bereitstellung der perfekten Geburtstagsgeschenkidee für Ihren besten Freund, die Unterstützung bei der Planung eines epischen Wochenendausflugs oder die Planung eines schicken Abendessens“. ChatGPT hilft Ihnen bei der Verwaltung von Arbeitsabläufen, der Steigerung der Produktivität und der reibungslosen Kommunikation mit Kollegen. Dieser Plug-in-Assistent steht jederzeit zur Verfügung, um Benutzerfragen zu beantworten und bestmögliche Ratschläge zu aktuell laufenden Projekten zu geben.
Octopus Energy
Der in Großbritannien ansässige Energieversorger Octopus Energy hat ChatGPT in seine Kundendienstkanäle integriert und gibt an, derzeit 44 % der Kundenanfragen zu bearbeiten. Greg Jackson, CEO des Unternehmens, sagte, dass diese Anwendung die Arbeit von 250 Kundendienstmitarbeitern ersetzen und eine höhere Kundenzufriedenheit erreichen kann als der menschliche Kundendienst.
Cheggmate
Eine Bildungsplattform für Studenten hat einen neuen Dienst, Cheggmate, veröffentlicht, der auf dem großen GPT-4-Modell basiert. Zuvor erwirtschaftete das Unternehmen seine Haupteinnahmen aus der Bezahlung menschlicher Experten für die Beantwortung von Fragen. CEO Dan Rosensweig behauptete, dass das Aufkommen von ChatGPT das Geschäft des Unternehmens beeinträchtigt habe und der Aktienkurs nach Bekanntwerden der Nachricht schnell um 40 % gefallen sei. Um die Auswirkungen zu bewältigen, formulierte das Unternehmen schnell neue Strategien und führte ChatGPT-Funktionen in seine eigenen Dienste ein.
Freshworks
Der Softwareanbieter Freshworks gab an, dass seine Entwickler den Erstellungszyklus komplexer Softwareanwendungen von 10 Wochen auf weniger als 1 Woche verkürzt haben. ChatGPT kann nicht nur menschliche Sprache generieren, sondern auch Code in weit verbreiteten Programmiersprachen wie C++, Python und JavaScript ausgeben, als Programmiercoach fungieren, erklären, wie der von Ihnen erstellte Code funktioniert, und sogar Fehler in Ihren eigenen oder anderen beheben Volkskodex.
Udacity
Der Online-Kursanbieter Udacity nutzt GPT-4, um einen intelligenten virtuellen Tutor zu erstellen, der Schülern personalisierte Anleitung und Feedback geben kann. Es kann an die Bedürfnisse verschiedener Lernender angepasst werden und bietet detaillierte Erläuterungen zu Fragen, um den Lernenden dabei zu helfen, sich neues Wissen anzueignen. Es fasst außerdem Konzepte und Fachbegriffe zusammen und bietet Übersetzungsunterstützung, wenn Lernende mit der Sprache des Kursinhalts nicht vertraut sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonZehn echte Fälle im Jahr 2023: ChatGPT ist offiziell ins Geschäftsfeld eingestiegen. 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
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
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
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
