L'intelligence artificielle dans les médias sociaux
En utilisant des outils d'IA, les spécialistes du marketing peuvent choisir des stratégies sociales appropriées, suivre le comportement du public et analyser les performances marketing, vous permettant ainsi de vous concentrer davantage sur les aspects les plus créatifs des opérations marketing. Dans cet article, nous vous expliquerons ce que vous devez savoir sur l’IA et comment l’utiliser pour optimiser votre stratégie marketing sur les réseaux sociaux.
Criblage et recommandation intelligents de contenu
L'utilisation du Big Data pour représenter des portraits d'utilisateurs est presque un tremplin pour que les plateformes de médias sociaux comptant des centaines de millions d'utilisateurs entrent dans l'intelligence artificielle. Lorsque les médias sociaux ont fait leur apparition, les amis et les abonnements constituaient presque la seule force motrice. Les utilisateurs s'appuyaient sur des délais pour obtenir des informations sur leurs abonnés et amis.
Il y a quelques années, Twitter et Weibo ont successivement dilué le concept de chronologie grâce à l'optimisation du flux d'informations. Plus tard, Facebook a également utilisé le flux d'informations pour optimiser les médias sociaux. La plus grande différence entre le flux d'informations et la chronologie traditionnelle est que la présentation du contenu est organisée en fonction de la pertinence et de l'intérêt. Ce que les utilisateurs peuvent voir, ce qu'ils voient en premier et ce qu'ils voient plus tard sont tous déterminés par l'algorithme de la boîte noire.
Sur la base de centaines de millions d'utilisateurs, de centaines de milliards de connexions et de près de milliards de contenus, Weibo dresse une carte des internautes chinois ; les types de données sont riches et le contenu est vaste. En termes de distribution de contenu, des recommandations directes sont faites sur la base des flux relationnels et des flux d'intérêt ; dans la production de contenu, un contenu de haute qualité est extrait, des titres et des résumés automatiques sont fournis, etc.
Aider l'analyse marketing pour améliorer l'efficacité
Steve Wozniak, le sorcier magique qui a co-fondé Apple Computer avec Steve Jobs, a été interrogé sur le produit ultime de son rêve. Il a répondu qu'il espérait que ce serait le cas. "Donnez-lui plus de temps". Nous vivons à une époque où un simple retard de 400 millisecondes dans une recherche Google entraîne 8 millions de recherches en moins, et la vitesse d'analyse doit augmenter considérablement.
Des entreprises telles que Brandwatch, qui fournit des services de surveillance des médias sociaux, tentent d'utiliser l'intelligence artificielle pour réduire le temps que les analystes sociaux passent à rechercher des données de marque. Par rapport à la moyenne précédente de 3,2 heures par semaine, les analystes sociaux peuvent désormais se concentrer sur des choses plus importantes, et l'IA rend les données pertinentes plus faciles à interpréter et plus accessibles à l'ensemble de l'organisation.
Brandwatch rassemble des données diverses et hétérogènes en analysant les hauts et les bas du graphique, puis les utilise pour expliquer pourquoi un certain graphique a atteint un sommet à un moment donné - peut-être un article sur les réseaux sociaux avec Dovetail avec des événements d'actualité du même secteur, attirer de nouveaux publics sur la chaîne. Ces informations de l'IA rendent les rapports d'analyse du marketing sur les réseaux sociaux plus simples, car elles éliminent les incertitudes liées à l'analyse sociale.
Améliorer l'expérience utilisateur
Les gens aiment faire affaire avec des marques qui fournissent des services de qualité. En intégrant l’intelligence artificielle dans les médias sociaux, les préférences du public seront mieux comprises. L'intelligence artificielle peut créer du contenu, cibler des publicités et améliorer des produits ou des services pour améliorer l'expérience utilisateur. Il peut identifier rapidement les problèmes et les résoudre immédiatement, répondre aux plaintes des utilisateurs dans les meilleurs délais et offrir la meilleure expérience client. 
Analyse de la concurrence
Si vous voulez garder une longueur d'avance, vous devez comprendre la concurrence pour connaître les méthodes correspondantes. Les analyses basées sur l'IA peuvent analyser avec précision et rapidité les profils sociaux de vos concurrents. Suivez leur portée, leurs taux d'engagement, leurs taux de conversion, la façon dont les clients les perçoivent et les stratégies efficaces qu'ils emploient. Armé de ces informations, vous pouvez optimiser votre stratégie sociale pour améliorer l'engagement et augmenter les conversions.
Recueillir les points de vue du public
L'intelligence artificielle aide à intégrer des outils tels que l'écoute sociale qui peuvent analyser les publications sur les réseaux sociaux à grande échelle, écouter ce que les gens disent des marques et repérer les tendances émergentes ou les nouveaux publics cibles.
Les opinions des consommateurs générées par l'IA solidifieront le lien avec le public et augmenteront la réputation de la marque et la valeur des actifs. Les gens peuvent utiliser vos produits et services de manière inattendue, et comprendre ces perspectives ouvrira de nouvelles voies pour la promotion de la marque.
Il ne fait aucun doute qu'avec le développement et la maturité croissants de la technologie, il est inévitable que l'intelligence artificielle pénètre dans tous les processus et maillons de l'industrie des médias. La 5G, l'Internet des objets, le big data et d'autres technologies s'ouvriront également. des opportunités illimitées pour l'avenir de l'espace d'imagination de l'industrie. Dans la future ère des « médias intelligents », l’intelligence artificielle pourrait non seulement améliorer l’efficacité des individus dans l’obtention d’informations sur Internet, mais aussi aider les individus à obtenir les informations qu’ils souhaitent de manière plus efficace et plus ciblée.
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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.
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
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.
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
