


Wie Entwicklungsländer von der Transformation der Konversations-KI profitieren können
Technologie hat die Art und Weise verändert, wie wir Waren kaufen und verkaufen. Dank des Wachstums des E-Commerce können Händler ihre Produkte oder Dienstleistungen heute praktisch überall auf der Welt und zu jeder Zeit handeln.
Während es den Handelsprozess in vielen westlichen Volkswirtschaften einfacher und effizienter gemacht hat, hat es gleichzeitig Millionen anderer kleiner Unternehmen in Schwellen- und Entwicklungsländern (EMDEs) zurückgelassen. Dies liegt daran, dass sie aufgrund der langsamen Einführung der Technologie und der Tatsache, dass Kunden nicht immer dieselbe Sprache sprechen wie ihre Finanz- oder Technologieanbieter, bereits im direkten Nachteil sind.
Dennoch ist eine neue Lösung entstanden, die es ihnen ermöglichen wird, die Lücke zu den Konkurrenten in entwickelten Märkten zu schließen. Künstliche Intelligenz (KI) kann ihnen helfen, diese Hindernisse zu überwinden und ihr Geschäft weiter auszubauen. Als Hardware benötigen sie lediglich ein Smartphone und das Internet.
Die folgenden zwei Formen der KI haben bereits große Auswirkungen auf Händler in Schwellen- und Entwicklungsmärkten:
Konversations-KI
Konversations-KI soll eine verbesserte Kundenkommunikation unterstützen. Durch den Einsatz natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Unternehmen menschliche Sprache automatisch verarbeiten und verstehen. Sie können damit auch die Bedeutung von Text und Sprache analysieren, um angemessene und relevante Antworten zu generieren.
Dies ist ein Game Changer für Händler, die bisher aufgrund von Sprachbeschränkungen vom digitalen Handel ausgeschlossen waren. Durch die sofortige Bereitstellung präziser Übersetzungen können sie umgehend auf alle Anfragen und Wünsche reagieren.
Nehmen Sie Nigeria als Beispiel. Das Land hat mehr als 500 Sprachen oder Dialekte, was bedeutet, dass Unternehmen, die nur ihre eigene Sprache sprechen, nicht außerhalb der lokalen Gemeinschaft verkaufen können, weder an ihre eigenen Leute noch weltweit. Durch den Einsatz von KI können sie jedoch problemlos in diese Märkte eintreten und daran teilnehmen.
Eine gängige Art von Konversations-KI ist die Suchleiste. Es interpretiert die Suchanfrage des Benutzers und gibt dem Benutzer eine Antwort basierend auf seinem Verständnis der Anfrage und den trainierten Daten. Dies kann Unternehmen dabei helfen, die Konversionsraten zu steigern, das Benutzererlebnis zu verbessern, die Produktivität und betriebliche Effizienz zu steigern sowie Kosten und das Risiko menschlicher Fehler zu reduzieren.
Generative künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz kann zur Erstellung neuer und einzigartiger Inhalte eingesetzt werden. Durch die schnelle Analyse des Surfverhaltens, der Kaufhistorie und wichtiger Verhaltensinformationen eines Kunden kann generative KI relevante und personalisierte Kampagnen, Bilder und gezielte Angebote generieren, die den Interessen der Kunden entsprechen und ihr Einkaufserlebnis in Echtzeit verbessern, wodurch die Verkaufskonversionen gesteigert werden
Zukünftige Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz
In Zukunft wird es für künstliche Intelligenz viele Anwendungen geben, mit denen sich der Umsatz steigern und die Kundenergebnisse verbessern lassen. Ein wichtiger Einsatzbereich der künstlichen Konversationsintelligenz besteht darin, Verhandlungen zu automatisieren, indem Verkaufsbots eingesetzt werden, um Transaktionen für Unternehmen zu verwalten.
Diese Technologie kann auch verwendet werden, um Kunden persönliche virtuelle Verkaufsassistenten zur Verfügung zu stellen, die es ihnen ermöglichen, Konditionen und Sonderangebote auszuhandeln. und Bauen Sie Beziehungen zu Unternehmen auf, ohne mit einem Menschen interagieren zu müssen, was den Service und den Verkauf steigert und die Effizienz steigert
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Entwicklungsländer von der Transformation der Konversations-KI profitieren können. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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

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

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

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

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
