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Agence de recherche : le marché des logiciels d'IA atteindra 126 milliards de dollars en 2025
Agence de recherche : le marché des logiciels d'IA atteindra 126 milliards de dollars en 2025
L’IA est utilisée de nombreuses manières pour obtenir des informations et optimiser les opérations de l’industrie. Selon la société d'études de données BanklessTimes, le marché mondial des logiciels d'IA devrait atteindre 126 milliards de dollars au cours des deux prochaines années en raison de la demande croissante de solutions plus efficaces.
Jonathan Merry, PDG de BanklessTimes, a déclaré que le marché des logiciels d'IA croît à un rythme sans précédent et que nous voyons chaque jour de nouvelles applications et innovations dans le domaine de l'IA. Il s'agit d'un outil puissant qui peut révolutionner le mode de fonctionnement des entreprises, permettant une prise de décision plus précise, une efficacité accrue et une expérience client améliorée.
Les logiciels d'IA sont utilisés sur les marchés industriels et grand public pour améliorer les opérations commerciales. Les solutions d'intelligence artificielle sont également utilisées dans le cadre de la stratégie de service client, les chatbots aidant les clients à fournir des informations sur les produits et à répondre aux demandes d'assistance client. De plus, les assistants vocaux basés sur l’IA peuvent aider les utilisateurs à obtenir rapidement et facilement des informations ou à effectuer des tâches sur des appareils mobiles. Des entreprises comme Amazon, Google et Microsoft investissent massivement dans l'IA pour développer des systèmes plus complexes capables de gérer de grandes quantités de données. À mesure que la technologie continue de progresser et de devenir plus accessible, les investissements dans les logiciels d’IA devraient continuer d’augmenter.
Des entreprises de plusieurs secteurs, notamment la santé, la vente au détail, la banque et l'industrie manufacturière, ont mis en œuvre avec succès un logiciel d'IA pour automatiser les tâches de routine tout en obtenant des informations à partir de données auparavant indisponibles. De plus, les logiciels d'IA sont utilisés pour améliorer le service client, fournir aux clients des recommandations personnalisées et créer une expérience plus interactive.
Le secteur bancaire est le plus agressif en matière d'investissement dans les logiciels d'IA pour rationaliser les opérations, réduire les coûts du service client et améliorer la détection des fraudes.
Les logiciels d’IA ne sont pas seulement utilisés dans les entreprises, mais aussi dans notre vie quotidienne ; les assistants vocaux tels qu’Alexa d’Amazon ou Siri d’Apple font désormais partie intégrante de la vie quotidienne des gens. Les applications d'assistant personnel telles que Google Now et Cortana sont utilisées pour fournir aux utilisateurs des rappels, des notifications et des mises à jour.
Le marché des logiciels d'IA est divisé en plusieurs domaines tels que le traitement du langage naturel, l'automatisation des processus robotiques et l'apprentissage automatique.
Le traitement du langage naturel (NLP) est un type d'IA qui utilise des algorithmes pour déduire le sens du texte, aidant ainsi les ordinateurs à comprendre le langage humain et les conversations naturelles. Cela aide l'ordinateur à mieux comprendre le contexte de la conversation et à réagir en conséquence.
L'automatisation des processus robotiques (RPA) est un autre exemple de logiciel d'IA qui automatise les tâches de routine telles que la saisie de données, ce qui peut aider les organisations à améliorer leur efficacité et leur précision. L’apprentissage automatique, quant à lui, utilise des algorithmes pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données et effectuer des prédictions basées sur ces modèles. Cela aide les organisations à prendre de meilleures décisions plus rapidement, améliorant ainsi leurs performances commerciales.
Le marché mondial des logiciels d’IA devrait croître régulièrement dans les années à venir, à mesure que la demande de logiciels d’IA augmente et que leur potentiel de révolutionner les industries augmente. La popularité croissante des logiciels d’IA dans divers secteurs industriels contribuera à stimuler cette croissance. Les leaders du secteur tels que Microsoft, IBM, Baidu et Google investissent massivement dans la recherche et le développement de l'IA pour acquérir un avantage concurrentiel. De plus, la disponibilité croissante des services de cloud computing stimulera davantage l’adoption de logiciels d’IA.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
