


„Generative AI Enterprise Application Implementation Technology White Paper' weist den besten Weg für die industrielle Implementierung
Auf der Xinbaihui-Jahrestagung 2023 veröffentlichten Digital China und das Xinbaihui Research Institute ein „Weißbuch“ mit dem Thema „Wiederaufbau, Integration, neue Engine – industrielle Innovation und digitale Transformation im neuen KI-Zeitalter“. Das „White Paper“ betrachtet und fasst die technologischen Innovationen und Herausforderungen, die generative KI mit sich bringt, auf sechs technisch-ökologischen Ebenen zusammen und untersucht und fasst die Praxis generativer KI-Unternehmensanwendungen sowie KI-Industrierichtlinien und Entwicklungstrends zusammen. Dieses Whitepaper zielt darauf ab, den Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Branchen zu fördern, ein Win-Win-Kooperationsmodell zu schaffen und die digitale Transformation auf eine neue Stufe zu bringen
Li Gang, Vizepräsident und CTO von Digital China, sagte bei der Interpretation des „Weißbuchs“, dass jeder Paradigmenwechsel in der digitalen Technologie tiefgreifende Auswirkungen auf die Wirtschafts- und Sozialstruktur haben und eine neue Welle von Unternehmen hervorbringen werde Digitalisierung. Bei diesem durch generative KI angeführten technologischen Paradigmenwechsel müssen wir Einblicke in die Entwicklungstrends der Branche aus einer Makroperspektive gewinnen und uns auf jedes wichtige technische Detail konzentrieren, um den riesigen und komplexen Chancen und Herausforderungen gerecht zu werden und die digitale Transformation voranzutreiben
Sechsschichtiges Technologie-Ökosystem zum Aufbau eines generativen Wissensrahmens für KI-Technologie
Das Aufkommen generativer KI in den letzten zwei Jahren hat eine technologische Revolution ausgelöst und die Begeisterung von Unternehmen für digitale Innovationen geweckt. Im Prozess der Innovationsforschung sind jedoch alle Bereiche der Gesellschaft mit dem Problem der Informationsüberflutung durch massiv fragmentierte Informationen konfrontiert, was dazu führt, dass Unternehmen bei der Bewertung technologischer Aussichten häufig in Verwirrung oder unnötige Ängste geratenDas „White Paper“ basiert auf ausreichenden Brancheneinblicken und erläutert einige Schlüsseltechnologien und Konzepte im ökologischen Rahmen der generativen KI. Nach Beobachtung und Sortierung geht das „Weißbuch“ davon aus, dass derzeit generative KI-bezogene Technologien ein sechsschichtiges Architektur-Ökosystem gebildet haben, das KI-Rechnerinfrastruktur, grundlegende große Modelle und verwandte Technologien, große Modelle und Trainings- und Bewertungsdaten sowie generative KI-Anwendungen umfasst Entwicklungstechnologie, generative KI-Sicherheit und -Überwachung sowie generatives KI-Anwendungsdesign. Es fasst die ökologische Architektur der generativen KI-Technologie systematisch zusammen und bietet Unternehmen eine starke theoretische Referenz, um das Rahmensystem der generativen KI-Technologie tiefgreifend zu verstehen.
Sechs Kernprobleme mit Fokus auf der Umsetzung generativer KI-Anwendungsszenarien
Während die digitale Transformation von Unternehmen in die zweite Phase der Daten- und Cloud-Integration eintritt, haben datenbasierte Kundenprofilierung, Risikokontrolle, Präzisionsmarketing und andere Szenarien eine datenbasierte umgekehrte Optimierungsunterstützung für Geschäftsprozesse geschaffen. Der schrittweise Aufbau eines Schwungradeffekts zwischen Daten und Unternehmen wird eine wichtige Maßnahme für Unternehmen sein, um die digitale Bühne zu gewinnen. Auf dieser Grundlage wird generative KI-Technologie auf der Grundlage massiver Daten auf umfassendere und umfassendere Szenarien angewendet.Nach langjähriger Marktforschung wurden im „White Paper“ Themen wie der Umsetzungspfad und die Anwendungsszenarioherausforderungen generativer KI systematisch aussortiert und zusammengefasst. Das „Weißbuch“ geht davon aus, dass es bei der aktuellen Anwendung der generativen KI-Technologie sechs Kernthemen gibt, nämlich Szenarioauswahl, Entwicklungstools, Aufbau von Unternehmenswissenstechnik, Modellauswahl und -bereitstellung, Planung und Verwaltung von Computerressourcen sowie generative Sicherheitstechnik KI-Anwendungen. Diese Probleme hindern Unternehmen daran, die Lieferkette der generativen KI-Technologie bei der Implementierung generativer KI bis zur letzten Meile der Unternehmensanwendungen zu öffnen.
Um eine Reihe von Problemen zu lösen, mit denen Unternehmen bei der Implementierung generativer KI konfrontiert sind, hat Digital China eine One-Stop-Plattform für die Integration großer Modelle eingeführt – China Wenxue. China Wenxue stellt Unternehmen die Verbindungsmöglichkeiten von Modellen, Rechenleistung, Daten und Anwendungen auf einer Plattform zur Verfügung. Es handelt sich nicht nur um die große Modellintegrationsplattform eines Unternehmens, sondern auch um die große Modellbetriebsplattform eines Unternehmens. China Wenxue unterstützt Unternehmen dabei, in ihre eigenen großen Modellanwendungen zu investieren und diese zu betreiben, indem es alle Aspekte von Modellen, Daten, Rechenleistung und Anwendungen verbindet und so langwierige technische Details abschirmt.
Verstehen Sie detaillierte Industriepolitiken und erfassen Sie den zukünftigen Trend der generativen künstlichen Intelligenz
Derzeit fördern sowohl die nationale Ebene als auch die lokalen Regierungen aktiv die Entwicklung der Branche der generativen künstlichen Intelligenz, betrachten sie als den zentralen Motor der wirtschaftlichen und sozialen Entwicklung und fördern die strategische Bedeutung künftiger technologischer Innovationen, industrieller Entwicklung, Städtebau usw soziale GovernanceDurch die Sortierung relevanter Richtlinien an verschiedenen Stellen prognostiziert das „Weißbuch“ vier Haupttrends in der Entwicklung der KI-Industrie: Erstens ist der Aufbau einer industriellen Ökologie das „Hauptschlachtfeld“ für die Entwicklung der KI-Industrie In verschiedenen Ländern werden grundlegende große Modelle + Domänen-Großmodelle zum Kern der KI-Industrie. Drittens sind große Technologieunternehmen eine wichtige Kraft in der Entwicklung der KI-Industrie erweitert sich zu tiefgreifenden Szenarien entlang der beiden Pfade „To B“ und „To C“.
Um die Entwicklung der Industrie für künstliche Intelligenz in meinem Land voranzutreiben, werden im Weißbuch vier Gegenmaßnahmen und Vorschläge vorgeschlagen, darunter die Konzentration auf die Optimierung und Verbesserung der Ökologie der Industrie für künstliche Intelligenz, die aktive Förderung der praktischen Anwendung der Technologie für künstliche Intelligenz und die Beharrlichkeit, eine zu erreichen führende Position in den wichtigsten Kerntechnologiefeldern der künstlichen Intelligenz und Verbesserung des Data-Governance-Systems
Obwohl sich die technologischen Veränderungen und Anwendungsszenarien generativer KI noch in einem frühen Stadium befinden, ist der Einsatz generativer KI in der digitalen Transformation von Unternehmen zu einem unumkehrbaren Trend geworden. Als zentraler Teilnehmer im chinesischen IT-Ökosystem setzt sich Digital China dafür ein, die systematische Anwendung fortschrittlicher Technologien in Unternehmen zu fördern und Unternehmen dabei zu helfen, die digitale Transformation besser zu bewältigen und die unbegrenzten Möglichkeiten der generativen KI-Technologie zu nutzen. Gleichzeitig hoffen wir, dass dieses „White Paper“ dazu beitragen kann, „Ideen zu inspirieren“ und der Branche wertvolle Inspiration und Orientierung zu geben
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Die vom Beraterrat des Präsidenten für Wissenschaft und Technologie eingerichtete Arbeitsgruppe „Generative KI“ soll dazu beitragen, die wichtigsten Chancen und Risiken im Bereich der künstlichen Intelligenz zu bewerten und den Präsidenten zu beraten, um sicherzustellen, dass diese Technologien fair und sicher entwickelt und eingesetzt werden , und zwar verantwortungsvoll wie möglich. AMD-CEO Lisa Su und Google Cloud Chief Information Security Officer Phil Venables sind ebenfalls Mitglieder der Arbeitsgruppe. Der chinesisch-amerikanische Mathematiker und Fields-Medaillengewinner Terence Tao. Am 13. Mai Ortszeit gab der chinesisch-amerikanische Mathematiker und Fields-Medaillengewinner Terence Tao bekannt, dass er und die Physikerin Laura Greene gemeinsam die Arbeitsgruppe „Generative Künstliche Intelligenz“ des U.S. Presidential Council of Advisors on Science and Technology (PCAST) leiten werden.

Bildquelle@visualchinesewen|Wang Jiwei Wie wirkt sich LLM von „Mensch + RPA“ auf „Mensch + generative KI + RPA“ auf die RPA-Mensch-Computer-Interaktion aus? Wie wirkt sich LLM aus einer anderen Perspektive auf RPA aus der Perspektive der Mensch-Computer-Interaktion aus? Wird RPA, das die Mensch-Computer-Interaktion in der Programmentwicklung und Prozessautomatisierung betrifft, nun auch durch LLM verändert? Wie wirkt sich LLM auf die Mensch-Computer-Interaktion aus? Wie verändert generative KI die RPA-Mensch-Computer-Interaktion? Erfahren Sie mehr darüber in einem Artikel: Die Ära der großen Modelle steht vor der Tür und die auf LLM basierende generative KI verändert die RPA-Mensch-Computer-Interaktion rasant. Die generative KI definiert die Mensch-Computer-Interaktion neu und LLM beeinflusst die Veränderungen in der RPA-Softwarearchitektur. Wenn man fragt, welchen Beitrag RPA zur Programmentwicklung und -automatisierung leistet, lautet eine der Antworten, dass es die Mensch-Computer-Interaktion (HCI, h

Generative KI ist eine Art menschlicher künstlicher Intelligenztechnologie, die verschiedene Arten von Inhalten generieren kann, darunter Text, Bilder, Audio und synthetische Daten. Was ist also künstliche Intelligenz? Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen? Künstliche Intelligenz ist die Disziplin, ein Zweig der Informatik, die sich mit der Schaffung intelligenter Agenten befasst, bei denen es sich um Systeme handelt, die autonom denken, lernen und Aktionen ausführen können. Im Kern geht es bei der künstlichen Intelligenz um die Theorien und Methoden zum Bau von Maschinen, die wie Menschen denken und handeln. Innerhalb dieser Disziplin ist maschinelles Lernen (ML) ein Bereich der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um ein Programm oder System, das ein Modell auf der Grundlage von Eingabedaten trainiert. Das trainierte Modell kann nützliche Vorhersagen aus neuen oder unbekannten Daten treffen, die aus den einheitlichen Daten abgeleitet werden, auf denen das Modell trainiert wurde.

▲Dieses Bild wurde von Kujiale, Sanweijia, Dongyi Risheng usw. erstellt. Die Dekorations- und Dekorationsindustriekette hat AIGC in großem Umfang eingeführt ? Welche Auswirkungen hat es auf Designer? Ein Artikel zum Verständnis und zum Abschied von verschiedenen Design-Softwares zum Generieren von Renderings in einem Satz. Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Designeffizienz Welchen Einfluss hat generative KI auf die Dekorations- und Dekorationsbranche? Was sind die zukünftigen Entwicklungstrends? Ein Artikel, um zu verstehen, wie LLM Dekoration und Dekoration revolutioniert. Diese 28 beliebten generativen KI-Dekorationsdesign-Tools sind einen Versuch wert. Artikel/Wang Jiwei Im Bereich Dekoration und Dekoration gab es in letzter Zeit viele Neuigkeiten. Collov bringt generatives KI-gesteuertes Designtool Col auf den Markt

Laut einem neuen Bericht des Marktforschungsunternehmens Omdia wird generative künstliche Intelligenz (GenAI) voraussichtlich bis 2023 zu einem überzeugenden Technologietrend werden und wichtige Anwendungen für Unternehmen und Einzelpersonen, einschließlich Bildung, bringen. Im Telekommunikationsbereich konzentrieren sich die Anwendungsfälle für GenAI hauptsächlich auf die Bereitstellung personalisierter Marketinginhalte oder die Unterstützung komplexerer virtueller Assistenten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Obwohl die Anwendung generativer KI im Netzwerkbetrieb nicht offensichtlich ist, hat EnterpriseWeb ein interessantes Konzept entwickelt. Demonstration des Potenzials generativer KI in diesem Bereich sowie der Fähigkeiten und Grenzen generativer KI in der Netzwerkautomatisierung. Eine der ersten Anwendungen generativer KI im Netzwerkbetrieb war der Einsatz interaktiver Anleitungen als Ersatz für technische Handbücher, um bei der Installation von Netzwerkelementen zu helfen

Gu Fan, General Manager der Abteilung für strategische Geschäftsentwicklung von Amazon Cloud Technology Greater China Im Jahr 2023 werden große Sprachmodelle und generative KI auf dem Weltmarkt „stark ansteigen“ und nicht nur „eine überwältigende“ Nachfolge in der KI auslösen und Cloud-Computing-Branche, sondern auch energisch, um Produktionsgiganten für den Einstieg in die Branche zu gewinnen. Das Haier Innovation Design Center hat die erste AIGC-Industriedesignlösung des Landes entwickelt, die den Designzyklus erheblich verkürzte und die Konzeptdesignkosten senkte. Sie beschleunigte nicht nur das gesamte Konzeptdesign um 83 %, sondern steigerte auch die integrierte Rendering-Effizienz effektiv um etwa 90 % Zu den Lösungsproblemen gehören hohe Arbeitskosten sowie eine geringe Konzeptausbeute und Genehmigungseffizienz in der Entwurfsphase. Die intelligente Wissensdatenbank und der intelligente Konversationsroboter „Xiaoyu“ von Siemens China basieren auf einem eigenen Modell und verfügen über die Verarbeitung natürlicher Sprache, den Abruf von Wissensdatenbanken und das Training großer Sprachen mithilfe von Daten

Die Implementierung großer Modelle beschleunigt sich und die „industrielle Praktikabilität“ ist zu einem Entwicklungskonsens geworden. Am 17. Mai 2024 fand in Peking der Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit statt, bei dem eine Reihe von Fortschritten bei der Entwicklung großer Modelle und Anwendungsprodukten angekündigt wurden. Die Hunyuan-Großmodellfunktionen von Tencent werden weiterhin über Tencent Cloud für die Außenwelt geöffnet, um die Modellanforderungen von Unternehmenskunden und Entwicklern in verschiedenen Szenarien zu erfüllen und umzusetzen die optimale kostengünstige Modelllösung. Tencent Cloud veröffentlicht drei Haupttools: Wissens-Engine für große Modelle, Bilderstellungs-Engine und Video-Erstellungs-Engine. Damit wird eine native Toolkette für das Zeitalter großer Modelle erstellt und der Datenzugriff, die Feinabstimmung von Modellen und Anwendungsentwicklungsprozesse durch PaaS-Dienste vereinfacht Unternehmen zu helfen

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz treibt die rasante Entwicklung der Softwareentwicklung voran. Diese leistungsstarke Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Software erstellen, zu revolutionieren, mit weitreichenden Auswirkungen auf jeden Aspekt von Design, Entwicklung, Tests und Bereitstellung. Für Unternehmen, die in den Bereich der dynamischen Softwareentwicklung einsteigen möchten, bietet das Aufkommen der generativen künstlichen Intelligenz-Technologie beispiellose Entwicklungsmöglichkeiten. Durch die Integration dieser Spitzentechnologie in ihre Entwicklungsprozesse können Unternehmen die Produktionseffizienz erheblich steigern, die Markteinführungszeit von Produkten verkürzen und hochwertige Softwareprodukte auf den Markt bringen, die sich im hart umkämpften digitalen Markt abheben. Laut einem McKinsey-Bericht wird erwartet, dass der Markt für generative künstliche Intelligenz bis 2031 voraussichtlich 4,4 Billionen US-Dollar erreichen wird. Diese Prognose spiegelt nicht nur einen Trend wider, sondern zeigt auch die Technologie- und Geschäftslandschaft.
