Was sind die Technologie-Hotspots im Jahr 2024?
Menschen blicken am Ende eines jeden Jahres immer gerne in die Zukunft, auch wenn nicht alles, was sie tun, richtig ist. Letztes Jahr erlebten wir keine Einführung der generativen KI, obwohl vorhergesagt wurde, dass dies ein großes Jahr für Automatisierung, Robotik und RPA werden würde. Wir können jedoch die Durchbrüche der künstlichen Intelligenz in anderen Bereichen nicht ignorieren, beispielsweise bei der Weiterentwicklung der autonomen Fahrtechnologie und der Entwicklung von Spracherkennungssystemen. In Zukunft können wir davon ausgehen, dass künstliche Intelligenz in allen Lebensbereichen stärker zum Einsatz kommt und mehr Komfort und Innovation in unser Leben bringt.
Wir gehen davon aus, dass die Balance zwischen Digital und Mensch entscheidend sein wird. Das richtige hybride Büromodell wird ein wichtiger Schwerpunkt sein, insbesondere da große Technologieunternehmen ihre Bemühungen verstärken, Talente zurück ins Unternehmen zu holen. Dieser Trend erweist sich im Jahr 2023 als wichtiger Bereich.
Hier sind die fünf wichtigsten Trends, die für 2024 vorhergesagt werden:
1. Generative KI wird einige Zeit brauchen, um ihren Höhepunkt zu erreichen
Es besteht kein Zweifel daran, dass generative KI mit der Weiterentwicklung der Technologie und dem Einsatz in ihren Betrieben modern werden wird Künstliche Intelligenz wird weiterhin ein sehr wichtiger Disruptor sein. Wir glauben jedoch, dass die Menschen nach der anfänglichen Aufregung und dem Hype des Jahres 2023 anfangen werden, tiefergehende Fragen zu stellen: „Was können wir eigentlich tun?“ Das bedeutet nicht, dass GenAI nicht Unglaubliches leisten wird. Es kann jedoch länger dauern, bis die Glühbirnenanwendungen zum Vorschein kommen. Künstliche Intelligenz wird stärker in die alltägliche Technologieinfrastruktur wie Browser, Suchmaschinen und Datenbanken eingebettet und damit weniger sichtbar sein. Umso wichtiger ist es, die Regeln richtig zu machen. Es wird erwartet, dass bald Vorschriften eingeführt werden, wie beispielsweise das EU-Gesetz über künstliche Intelligenz (AI
Act), das entscheidende klare Leitlinien zu Transparenz, Erklärbarkeit, Voreingenommenheit und Desinformationsmaßnahmen bieten wird.
2. Aber wir werden den ersten groß angelegten KI-Cyberangriff erleben
In Bezug auf das Risiko ist generative KI eindeutig in der Lage, Cyberkriminellen dabei zu helfen, anspruchsvolle Angriffe in großem Maßstab zu starten. Wir haben einige unglaubliche Beispiele maßgeschneiderter Phishing-E-Mails gesehen, die scheinbar von künstlicher Intelligenz generiert wurden. Im Laufe der Zeit dürfte die Erfolgsquote von Phishing-Kampagnen exponentiell steigen, von derzeit etwa 0,1 % auf etwa 20 %. Dann gibt es noch die „KI-Vergiftung“ – eine Infektion mit Inhalten, die in den Lernprozess des KI-Algorithmus integriert wurden und ihn dadurch unecht, voreingenommen oder geradezu bösartig machen. Hinzu kommt Malware – und schon bald kann generative KI Schadcode entwickeln, der nahezu unaufhaltbar ist. Malware wird wahrscheinlich ein neues Ausmaß an Macht erreichen, und die Cyber-Industrie wird alle Fähigkeiten und Investitionen benötigen, die sie aufbringen kann, sowie die Hilfe einer „guten“ künstlichen Intelligenz, um sie zu bekämpfen. Wenn wir dies zusammenfassen, ist es nicht schwer, das von der generativen KI ausgehende Risiko zu erkennen, dass es überraschend wäre, bis 2024 irgendwo im öffentlichen Bereich einen großen, disruptiven und prominenten Angriff zu starten.
3. Künstliche Intelligenz wird nicht alles sein
Während künstliche Intelligenz und generative künstliche Intelligenz die dominierenden Themen sein werden, werden sich andere Bereiche weiterentwickeln. Wir können davon ausgehen, dass Quantencomputing zu einem interessanten Bereich wird. Der Digital Leadership Report 2023 ergab, dass jeder zehnte globale Digitalführer bereits aktiv über den Einsatz von Quantentechnologie nachdenkt und Quanten-as-a-Service (QaaS) als Angebot von Unternehmen wie IBM, Amazon und Google zu wachsen beginnt. Wenn die Kosten für den Zugang zu QaaS sinken, könnten immer mehr Unternehmen Quantencomputer einsetzen, um die Berechnungen und Berechnungen zu beschleunigen, die sie zur Lösung kritischer Herausforderungen benötigen. Wenn Regierungen auf der ganzen Welt dem Beispiel Großbritanniens folgen und stark in diesen Bereich investieren, wird sich die Anwendung des Quantencomputings weiter beschleunigen. Eine weitere Nicht-KI-Disziplin, von der wir im Jahr 2024 ein Wachstum erwarten, ist das Plattform-Engineering. Dies ist der vierte der zehn Top-Technologietrends von Gartner für 2024, und wir sind uns alle einig, dass dies ein großer Trend sein wird. Da Plattformingenieure Self-Service-Infrastrukturen, Vorlagen und Frameworks entwickeln, können Entwickler ihre Produktivität steigern und schneller zu Endergebnissen gelangen. In einer Zeit, in der das Wachstum des Technologiebudgets stärker unter Druck steht, können wir mit einem verstärkten Fokus auf Plattform-Engineering als Möglichkeit zur Verbesserung des ROI rechnen.
4. Die Menschen sind frustriert über den mangelnden Fortschritt bei der Vielfalt in der Technologie.
Trotz Bemühungen, die Situation zu ändern, bleibt das Diversitätsniveau in der Technologiebranche enttäuschend niedrig. Nur 14 % der Führungskräfte in der Technologiebranche sind Frauen; insgesamt sind nur etwa ein Viertel der Technologieteams weiblich, wobei ein ähnlicher Anteil einer Minderheit angehört. Wir glauben, dass 2024 das Jahr sein wird, in dem immer mehr Interessenvertreter der Technologiebranche die Geduld mit den Veränderungen der Gletschergeschwindigkeit verlieren und hoffen, die Faktoren, die sie beeinflussen können, kontrollieren zu können. Dies bedeutet, dass innerhalb einzelner Unternehmen und Teams Änderungen vorgenommen werden müssen und dass nicht nur die Einstellungsrichtlinien und -prozesse überprüft werden müssen, sondern auch Fragen wie die Frage, „wer unsere Teams bei der Einstellung vertritt“. Versuchen Sie, verschiedene Leute vorzuschlagen, die mehr Vielfalt repräsentieren, und Sie werden feststellen, dass diese Leute gute Arbeit leisten und eine andere Perspektive in den Vorstand einbringen und vielleicht die Perspektive ändern können. Veränderung geschieht nur durch den Aufbau einer Welle, eines Teams, eines Unternehmens.
5. Die Popularität der nachhaltigen Entwicklung wird zunehmen
Tatsächlich muss die Technologiebranche mehr für die nachhaltige Entwicklung und den Weg zum Netto-Nullpunkt tun. Eines der ernüchterndsten Ergebnisse des Digital Leadership Report ist, dass die Technologiebranche in Bezug auf Netto-Null-Emissionen-Ziele und -Pläne hinter allen Branchen zurückbleibt – 58 % der befragten Technologieunternehmen gaben an, dass sie noch keine Netto-Null-Emissions-Ziele und -Pläne haben . Mit deutlichem Vorsprung vor den nächsten beiden Branchen: Gesundheitswesen (51 %) und geschäftliche/professionelle Dienstleistungen (50 %). Diese Position ist in der Tat unhaltbar. Unternehmen aller Branchen werden einem zunehmenden Druck ausgesetzt sein, mehr über ihre Nachhaltigkeitsziele und -fortschritte zu berichten und offenzulegen. Die Technologiebranche muss dies unterstützen. Große Unternehmen haben bereits ehrgeizige und fortschrittliche Pläne, aber wir brauchen mehr Engagement in der gesamten Branche. Erwarten Sie, dass sich Technologieunternehmen ebenso wie Diversität auf einige sehr einfache Dinge konzentrieren, die sie kontrollieren können, um ihren CO2-Fußabdruck zu verringern. Gibt es beispielsweise Möglichkeiten, den E-Mail-Verkehr zu reduzieren und unnötige Anhänge zu entfernen? Gibt es eine klare Richtlinie, nach der Geräte nach Möglichkeit nachts ausgeschaltet werden können? Werden zur Verwaltung von Reisen Kollaborationstools verwendet? Schauen Sie sich Ihre eigene Wertschöpfungskette an und finden Sie heraus, wo Sie etwas bewirken können. Fragen Sie Cloud- und Rechenzentrumsanbieter nach ihrem Fußabdruck und den von ihnen ergriffenen Maßnahmen. Setzen Sie auf Transparenz und Offenheit. Als Branche ist es an der Zeit, dass die Technologie den Anforderungen gewachsen ist. Bis 2024 wird sich dieses Problem verschärfen.
Für viele Unternehmen ist 2023 ein herausforderndes Jahr. Es gibt Anzeichen dafür, dass sich die Lage im Jahr 2024 leicht verbessern könnte, in der zweiten Jahreshälfte vielleicht sogar deutlich. Was auch immer passiert, Technologie wird für die Betriebsmodelle und Transformationsbestrebungen der meisten Unternehmen weiterhin von entscheidender Bedeutung sein, sodass Technologieunternehmen, die sich wirklich auf die Erfüllung der Kundenbedürfnisse konzentrieren, gut aufgestellt sind, um erfolgreich zu sein.
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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

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

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

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 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
