Prognosen und Empfehlungen zu IT-Trends im Jahr 2024
2024 wird ein spannendes Jahr für innovative Technologien, wobei künstliche Intelligenz (KI) im Vordergrund steht. Menschen, die schon länger im Technologiebereich tätig sind, sind sich des Potenzials künstlicher Intelligenz längst bewusst. Da künstliche Intelligenz zunehmend in den Fokus der Öffentlichkeit rückt, müssen Unternehmen schnell herausfinden, wie sie diese Technologien am besten nutzen können, und der Cybersicherheit große Aufmerksamkeit schenken. Da wir in das sich schnell entwickelnde digitale Zeitalter eintreten, werden auch Faktoren wie der Besitz von IT-Daten im Laufe des Jahres 2024 in den Mittelpunkt der Diskussion rücken.
1. Lernen Sie Best Practices für KI kennen
Je nach Reifegrad der Organisation und Geschäftsanwendungsfällen können KI-Tools auf unterschiedliche Weise eingesetzt werden. Im Kundenservice kann KI zur Kommunikation mit Kunden sowie zur Bereitstellung von Ratschlägen und Feedback zur Fehlerbehebung eingesetzt werden. Darüber hinaus spielt künstliche Intelligenz auch in Telekommunikationsunternehmen eine wichtige Rolle. Durch den Zugriff auf große Datenmengen bisher erfolgreicher Märkte kann KI dabei helfen, vielversprechende neue Märkte zu identifizieren. Es kann auch demografische Daten nutzen, um Kauftrends zu erkennen und herauszufinden, was und wie Kunden kaufen. Diese Anwendungen können Unternehmen dabei helfen, die Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und personalisierte Dienstleistungen anzubieten, wodurch die Kundenzufriedenheit und die Geschäftsentwicklung verbessert werden.
Einige der größeren Risiken im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz sind Sicherheit und Datenqualität. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, müssen Unternehmen die Datenqualität überprüfen, um sicherzustellen, dass sie korrekt, zuverlässig, vollständig, zeitnah und mehr ist. Die Bewertung der Datengenauigkeit, Zuverlässigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und anderer Faktoren ist für Unternehmen ein wichtiger Schritt zur Implementierung von Best Practices.
Beim Einsatz von KI ist es wichtig, die besten Anwendungsfälle für das Unternehmen zu verstehen, um die von der KI bereitgestellten Daten optimal zu nutzen und die Ausrichtung auf den Geschäftsansatz sicherzustellen, um innovativ zu bleiben und einen strukturierten Ansatz zu verfolgen.
2. Priorisieren Sie die Cybersicherheit
Organisationen aller Branchen sollten der Cybersicherheit Priorität einräumen.
Cybersicherheit ist ein sich schnell entwickelnder und kritischer Bereich, dessen Hauptziel der Schutz von Netzwerken, Geräten, Daten und vertraulichen Informationen ist. Sie sind jedoch mit immer raffinierteren Cyber-Bedrohungen, Ransomware, Angriffen auf die Lieferkette und Schwachstellen im Internet der Dinge (IoT) konfrontiert. Bei der Bewältigung dieser Herausforderungen müssen auch regulatorische und Compliance-Änderungen berücksichtigt werden.
Sicherheit muss sowohl auf geschäftlicher als auch auf persönlicher Ebene oberste Priorität haben. Stellen Sie sicher, dass Überwachungsanwendungen und Infrastruktur frei von Schwachstellen sind, und priorisieren Sie gleichzeitig Sicherheitsanwendungen wie strenge Multi- und SSO-Anmelde-/Abmelderichtlinien. Konsequenter täglicher Einsatz führt bei Angriffen zu unterschiedlichen Ergebnissen.
Wie die meisten Branchen muss auch die Telekommunikationsbranche ihre Kunden und ihre eigenen Netzwerke schützen. Um die Netzwerksicherheit zu gewährleisten, müssen Netzwerkredundanzen ständig aktualisiert und überwacht werden, um allen Kunden das sicherste Erlebnis zu bieten.
Denken Sie daran: Sicherheit ist mehr als nur Cybersicherheit. Dabei handelt es sich um geistiges Eigentum und Dateneigentum. Wenn Sie Tools der künstlichen Intelligenz für die Daten Ihres Unternehmens verwenden, aber nicht über eine Unternehmensversion verfügen, machen Sie die Daten Ihres Unternehmens der Öffentlichkeit zugänglich. Bis 2024 wird der Besitz von IT-Daten sehr interessant werden. Wem gehört die in der KI verwendete IP? Wem gehören die Daten, wenn sie in die Anwendung eingegeben werden? Diese Fragen sollten im Vordergrund stehen.
3. Datenqualität ist der Schlüssel zum Erfolg im digitalen Umfeld
Ohne hochwertige Daten werden Sie nicht in der Lage sein, den erforderlichen Output von der Plattform für künstliche Intelligenz zu erhalten. Datenqualität ist von grundlegender Bedeutung. Wenn Sie nicht gut mit Daten umgehen können, können Sie die Vorteile leistungsstarker digitaler Plattformen nicht nutzen, geschweige denn künstliche Intelligenz.
Das bedeutet, dass Sie Ihre Bestands- und Kundendaten bereinigen und sicherstellen müssen, dass Sie Modelle mit Ihren eigenen Daten ausführen können, damit Sie genau wissen, was Ihr Aufzeichnungssystem ist. Sind diese dokumentiert? Sind gute Integrationsschichten für die Datentransformation vorhanden, sodass die Daten in Echtzeit oder in die Nähe eines Data Lake oder Data Warehouse verschoben und dann in diese Modelle eingespeist werden können?
4. Die Entwicklung von 5G wird enorm sein
Aus Sicht der Telekommunikation wird sich 5G weiter entwickeln und wachsen. Kunden möchten, dass ihre Daten immer zur Hand sind, außerdem Sicherheit und Datenschutz, keine Latenz, höhere Kapazität und größere Bandbreite. Deshalb ist 5G das, was es will.
Die Vorteile von 5G hängen von einem starken, sicheren und robusten Netzwerk ab. Daher muss untersucht werden, wie 5G-Netzwerkfunktionen durch Telekommunikationsdienste bereitgestellt werden können, die mit Mobilfunknetzen verbunden sind. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen wir darüber nachdenken: Wie können wir mit Hyperscale-Betreibern und anderen großen Telekommunikationsunternehmen zusammenarbeiten, um das beste 5G-Erlebnis zu bieten
5 Wie gut verstehen Unternehmen die Technologie der künstlichen Intelligenz? Wie helfen Sie Ihrem Team, sich über neue Plattformen zu informieren, die sich täglich weiterentwickeln? Wie bleiben Sie über die neuesten technologischen Entwicklungen auf dem Laufenden und stellen sicher, dass Ihr Team über die Fähigkeiten verfügt, neue Technologieplattformen zu verwalten und gleichzeitig die Sicherheit Ihrer Kunden, Mitarbeiter und Ihres Unternehmens zu gewährleisten
An der Tastatur zu sitzen hilft, neue Technologien besser zu erlernen. Sobald Sie die Technologie verstanden haben, werden daraus Erfahrungen und ein Verständnis dafür, wie Sie sie täglich nutzen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPrognosen und Empfehlungen zu IT-Trends im Jahr 2024. 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
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
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
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
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
