Quel est le potentiel des opérations d'IA en entreprise ?
Avec la combinaison continue du Wi-Fi6, de la technologie 5G et de la technologie IoT, on s'attend à ce que des milliards d'appareils supplémentaires soient ajoutés au réseau au cours des prochaines années. Cela aura un impact significatif sur le lieu de travail de demain, au-delà des tendances claires des travailleurs à distance et des effectifs hybrides.
Alors que les lieux de travail deviennent plus complexes et que le télétravail devient la norme, le monde approche d'une époque où de nombreuses personnes peuvent communiquer virtuellement avec des collègues de n'importe quel endroit. De plus, la réalité virtuelle et les capteurs IoT pourront apporter une expertise à distance partout dans le monde.
Difficultés de mise en œuvre de l'AIops
L'intelligence artificielle et les opérations d'IA sont la prochaine et dernière étape du processus d'automatisation comparable au travail effectué par des experts humains. En conséquence, les avantages de l’IA sont bien connus et de plus en plus recherchés par les chefs d’entreprise. De nombreuses entreprises freinent les progrès dans la mise en œuvre réussie de l’IA. En règle générale, ils ne parviennent pas à surmonter au moins l’un des trois principaux obstacles : construire la pile technologique, préparer les personnes et établir une gouvernance de l’IA.
De nombreuses entreprises tardent à mettre en œuvre avec succès l’intelligence artificielle. En règle générale, ils échouent dans au moins l’un des trois domaines principaux : la construction de la pile technologique, la préparation des personnes et l’établissement d’une gouvernance de l’IA.
Pile technologique d'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est aussi efficace que les données dont elle a besoin pour apprendre. La génération, le nettoyage et la gestion d'ensembles de données, ainsi que l'ingénierie des fonctionnalités, restent les plus grands obstacles techniques à l'application grand public de l'IA. Que ce soit pour des raisons telles que le manque d'experts en qualité des données ou l'insuffisance des ressources informatiques, préparer vos données pour l'apprentissage automatique est une tâche ardue.
Ces données proviennent d'une surveillance continue des performances, de la santé et de la sécurité du réseau. Obtenir les bonnes données, et pas seulement un grand nombre de données, constitue une difficulté majeure en matière de préparation. La quantité de données peut être énorme, comme chaque changement dans le statut d'un utilisateur du réseau. Les projets d’IA échouent souvent sans définir clairement ce qui est nécessaire et ce qui doit être automatisé.
Préparation
L'avènement de l'ère de l'IA entraîne trois défis uniques en matière de main-d'œuvre. En d’autres termes, les entreprises doivent former leurs employés existants et recruter parmi un bassin très compétitif et limité de data scientists et d’ingénieurs de données hautement qualifiés.
Pour surmonter les deux premiers obstacles, il est nécessaire de réaliser des investissements appropriés dans la formation et la culture d'entreprise. Il y a toujours plus d'opportunités que de personnes pour des emplois techniques hautement qualifiés, en particulier dans le domaine de l'IA/ML. Cependant, si les entreprises établissent les bases appropriées et forment régulièrement leurs employés, elles seront surprises de tout ce qu’elles peuvent construire. L’intelligence artificielle est un moyen de compléter et d’améliorer la main-d’œuvre, et non de remplacer les humains.
La mise en œuvre d'outils qui offrent à tous les employés la possibilité d'utiliser les compétences en IA nouvellement acquises dans leur flux de travail quotidien contribue à renforcer la conviction des gens que l'IA peut améliorer leurs expériences quotidiennes. Bien que tous les employés n’aient pas besoin d’apprendre à coder, il est important d’exprimer que la capacité de s’engager et d’exploiter efficacement les AIops peut apporter d’énormes avantages à de nombreuses carrières.
Gestion de l'intelligence artificielle
Le dilemme des données va au-delà de la question de savoir comment identifier les données appropriées. Il est tout aussi difficile de savoir quoi faire avec toutes les données, notamment en ce qui concerne les risques, la conformité et la sécurité. L’intelligence artificielle implique divers risques de réputation, opérationnels et financiers, mais en raison de la nature discrète et fermée de nombreux projets, ces risques ne sont souvent pas pris en compte.
Il existe actuellement un déficit de gouvernance au sein de l'entreprise, ce qui constitue l'un des plus grands risques auxquels sont confrontés les projets d'intelligence artificielle. Même si la plupart des managers reconnaissent qu’ils ont la responsabilité de faire respecter les normes de conformité, la mise en œuvre de telles gouvernances et procédures est souvent l’une de leurs moindres priorités. Les entreprises peuvent combler cet écart en intégrant la direction générale et les parties prenantes interfonctionnelles afin de garantir que les projets ayant un large impact sont évalués dans une perspective à l'échelle de l'entreprise, et pas seulement à travers le prisme d'un seul département. En outre, il est très utile d’embaucher des leaders spécifiques à l’IA et de créer un centre interne d’IA pour garantir que la gouvernance reçoive le niveau d’attention et d’investissement approprié et pour promouvoir la création de normes cohérentes dans l’ensemble de l’entreprise.
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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

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.

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

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.

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

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.

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

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
