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Actions d'intelligence artificielle : neuf opportunités d'investissement en intelligence artificielle
Actions d'intelligence artificielle : neuf opportunités d'investissement en intelligence artificielle
Points clés à retenir
- L'intelligence artificielle a un impact sur tous les aspects de nos vies, des résultats des moteurs de recherche aux méthodes de livraison de produits, en passant par les applications photo, la reconnaissance faciale et bien plus encore.
- Il existe actuellement de nombreuses opportunités d’investir dans l’intelligence artificielle alors que les entreprises du monde entier cherchent à tirer parti de cette technologie.
- Certaines compagnies d'assurance sont désormais entièrement alimentées par l'IA, et il existe même des applications d'investissement IA que les investisseurs ordinaires peuvent utiliser.
Conceptuellement, l'intelligence artificielle est aux années 2020 ce que l'ADN était aux années 1990, la bande passante était aux premiers jours et l'ARNm était à la pandémie. N’ignorez pas le pouvoir de l’intelligence artificielle car elle fait désormais partie de la vie quotidienne. L’intelligence artificielle est conçue pour effectuer des tâches typiques qui impliquent un certain niveau de résolution de problèmes et de prise de décision que les humains effectueraient normalement. Aujourd'hui, ces tâches incluent la prise de décisions concernant les réclamations d'assurance et la création d'images à partir de zéro, basées sur des invites textuelles.
De nombreuses nouvelles utilisations de la technologie de l’intelligence artificielle sont encore à découvrir. Le développement de services comme Siri ou Alexa dans notre quotidien est également inclus.
Aujourd’hui, jetons un coup d’œil aux meilleures actions d’intelligence artificielle. Si vous êtes partisan de ce domaine, vous pouvez envisager certaines opportunités d’investissement.
Comment investir dans l'intelligence artificielle ?
Bien qu'il existe de nombreuses façons différentes d'investir dans l'intelligence artificielle, celle-ci constitue souvent une couche de la pile technologique de l'entreprise, mais il n'existe toujours pas d'entreprise d'IA claire, comme Google l'est pour les moteurs de recherche. ou Tesla est pour les véhicules électriques comme une voiture. Voici les secteurs d’investissement qui utilisent actuellement beaucoup l’intelligence artificielle.
Financial Services
Financial Services s'appuie sur une technologie basée sur l'IA pour la détection des fraudes, la souscription de prêts, le service client, le trading algorithmique et les services bancaires quotidiens afin de rationaliser les processus pour les clients.
Le trading algorithmique est un domaine qui nous intéresse car la technologie est utilisée pour minimiser les coûts de transaction, améliorer l'exécution des ordres et minimiser les erreurs humaines dans le trading de titres. Alors que nous continuons à chercher des moyens de réduire les risques dans un marché boursier volatil, il convient de noter que le secteur du trading algorithmique vaudra jusqu'à 19 milliards de dollars par an d'ici 2024.
Healthcare
L'intelligence artificielle est utilisée de nombreuses façons dans le domaine de la santé, mais la plupart des applications doivent être entièrement mises à l'échelle, depuis les outils capables de détecter des maladies, d'examiner des images telles que des radiographies, des scans, etc., jusqu'à la gestion flux de patients, pour recommander la prochaine meilleure action.
Les soins de santé étant un domaine axé sur les données, le rôle de l'intelligence artificielle se développe rapidement. L’IA peut également être utilisée pour reconnaître les images médicales, rationaliser le flux de travail des médecins et du personnel hospitalier et fournir une assistance administrative. Le Forum économique mondial a même confirmé que l’intelligence artificielle pouvait aider à détecter la tuberculose, ce qui constituerait une avancée majeure pour la société.
Assurance
Les compagnies d'assurance commencent à s'appuyer sur la puissance de l'intelligence artificielle dans de nombreux aspects de leurs activités, des processus administratifs d'enregistrement au traitement des réclamations d'assurance. Lemonade est la première compagnie d'assurance entièrement alimentée par l'intelligence artificielle.
Gestion de la chaîne d'approvisionnement
Alors que nous continuons d'entendre des rapports sur des problèmes de chaîne d'approvisionnement dans l'actualité, il convient de mentionner que de nombreuses entreprises s'appuient sur l'intelligence artificielle pour piloter l'ensemble de leur chaîne d'approvisionnement et de leurs processus logistiques. Voici quelques exemples courants de l'impact de l'IA sur la gestion de la chaîne d'approvisionnement :
- Automatisation de la chaîne d'approvisionnement, chatbots du traitement des documents à la gestion du service client
- Automatisation des transports, de nombreuses entreprises investissent dans des camions autonomes
- Analyse prédictive et Prévisions plus précises
- Contrôle qualité
- Gestion de la relation fournisseur
Publicité et médias
Nous avons récemment examiné comment des outils basés sur l'IA comme DALL-E 2 et DALL-E Mini peuvent créer des images basées sur des invites textuelles pour l'intelligence artificielle générative. Art. Les annonceurs exploitent la puissance de l’IA pour prédire les besoins des clients, fournir des recommandations aux utilisateurs et gérer l’ensemble de l’expérience d’achat.
Il convient de mentionner que des secteurs tels que la cybersécurité, les technologies de l’information et même le commerce de détail continueront de bénéficier des progrès induits par l’intelligence artificielle. Si vous recherchez des opportunités d’investissement dans l’intelligence artificielle, n’importe laquelle de ces entreprises dans ces domaines vaut la peine d’investir.
Alors que certaines entreprises se concentrent sur la création de services basés sur l'IA, de nombreuses autres se concentrent simplement sur l'investissement dans l'IA pour améliorer leurs opérations commerciales. De nombreux géants de la technologie ont obtenu des contrats lucratifs vendant des services d’analyse d’IA aux entreprises clientes. Ces services liés à l'IA peuvent aller du cloud computing aux outils logiciels clients.
Quelles sont actuellement les sociétés qui valent le plus la peine d'investir dans les sociétés d'intelligence artificielle ?
Si vous souhaitez vous lancer dans le domaine de l'intelligence artificielle, voici les meilleures sociétés d'investissement actuellement.
Alphabet Inc. ($GOOGL)
La société mère de Google est l'un des leaders mondiaux dans la recherche sur l'intelligence artificielle. Il n’est pas nécessaire de chercher très loin pour constater l’impact de la technologie d’IA de Google, car les algorithmes des moteurs de recherche pourraient inciter les gens à consulter cet article. L'intelligence artificielle est également utilisée dans tous les aspects des activités d'Alphabet, depuis l'organisation précise de photos personnelles jusqu'à l'utilisation de Google Maps pour prédire où les utilisateurs souhaitent aller.
Bien que nous ayons tous vu la puissance de l'IA chez Google, il convient de mentionner qu'Alphabet a récemment acquis la startup d'IA Alter pour 100 millions de dollars. Alter est une startup d'avatars qui aide les créateurs et les marques à exprimer des identités virtuelles. De nombreux analystes estiment que cette décision vise à aider Google à rivaliser avec TikTok. Cela fait suite à la récente acquisition de Mandiant par Alphabet, qui accélère ses investissements dans l'intelligence artificielle et la sécurité du cloud.
Microsoft ($MSFT)
Microsoft utilise une technologie basée sur l'IA dans ses différents services, mais il vient d'annoncer un outil de conception graphique basé sur l'IA. Microsoft Designer sera une application de conception graphique dans Microsoft 365 et utilisera la même technologie d'IA que dans DALL·E.
La plateforme Microsoft Azure AI permet aux entreprises de créer des services d'IA innovants.
Palantir Technologies Inc. ($PLTR)
Palantir est une société d'analyse de données qui utilise des outils d'intelligence artificielle pour aider les gens à prendre des décisions basées sur une meilleure analyse des données. Cette entreprise plus petite et en pleine croissance utilise l'intelligence artificielle pour analyser les données et recommander des décisions à divers clients. Palantir Apollo est utilisé pour améliorer les systèmes de livraison et automatiser les configurations. Palantir a même été qualifié de leader des plateformes d'intelligence artificielle, car les logiciels de l'entreprise sont utilisés dans 50 secteurs différents. La société a récemment annoncé qu'elle prévoyait un chiffre d'affaires compris entre 503 et 505 millions de dollars au quatrième trimestre 2022, alors qu'elle continue de construire l'infrastructure numérique nécessaire à la poursuite du progrès industriel.
Lemonade ($LMND)
C'est la première compagnie d'assurance à être entièrement alimentée par l'intelligence artificielle. Lorsque vous vous connectez au site Web, vous interagissez directement avec « Maya », un robot d'intelligence artificielle qui vous aide à chaque étape, depuis la signature de votre police d'assurance jusqu'à la soumission de votre réclamation. De nombreux utilisateurs se tournent vers Lemonade car ils peuvent soumettre des réclamations d'assurance en quelques secondes sans avoir à parler à qui que ce soit.
Tesla ($TSLA)
Tesla est très engagée dans l'intelligence artificielle et l'entreprise organise chaque année la Journée de l'IA comme outil de recrutement pour attirer les esprits les plus brillants du domaine. Alors que Tesla continue de se concentrer sur l’amélioration de l’intelligence artificielle, la société travaille sur des robots humanoïdes, des voitures autonomes et un service de robotaxi hybride d’Uber et d’Airbnb.
Amazon ($AMZN)
Des entreprises entières utilisent la technologie de l'intelligence artificielle d'une manière ou d'une autre, de la prévision des besoins des clients aux appareils Alexa que l'on trouve dans de nombreux foyers. Amazon utilise l'intelligence artificielle dans certains centres de distribution pour permettre aux robots de travailler aux côtés des humains. L’entreprise a ensuite utilisé l’IA pour prévoir ses produits, car il était difficile de maintenir les niveaux de stocks en raison de la grande variété d’articles disponibles en ligne. Amazon utilise également des chatbots pour les fonctions de service client afin de fluidifier l'ensemble du processus d'achat.
De plus, les magasins Amazon Fresh et Amazon Go utilisent le système de paiement « Just Walk Out » pour payer sans avoir à traiter avec un humain.
Workday, Inc. $WDAY)
Workday estime que l'intelligence artificielle change la façon dont les entreprises utilisent l'analyse des ressources humaines. L'entreprise aide les grandes entreprises à fournir des services d'intelligence artificielle et de ressources humaines basés sur le cloud. Les entreprises qui utilisent Workday disposent d'outils analytiques pour les aider à prendre des décisions basées sur des données et d'outils financiers pour la planification budgétaire. L'entreprise utilise principalement l'IA pour prendre des décisions, découvrir des opportunités et améliorer les expériences afin que les employés puissent atteindre leur plein potentiel.
International Business Machines Corporation ($IBM)
En 1997, lorsque le superordinateur "Deep Blue" a vaincu le champion d'échecs Garry Kasparov, IBM était en fait à la pointe de la technologie de l'intelligence artificielle. Watson d'IBM a récemment fait la une des journaux pour ses efforts en matière d'intelligence artificielle, car elle est utilisée pour prédire les événements futurs, optimiser les tâches et aider les gens à gérer leur temps.
IBM a récemment annoncé qu'elle formait les robots du service client à paraître plus humains afin d'améliorer les connexions. IBM propose des chatbots conversationnels pour les entreprises clientes qui cherchent à améliorer le service client et les expériences numériques.
Il sera fascinant de voir comment la puissance de la technologie de l’IA sera appliquée à davantage d’aspects de notre vie quotidienne. Et aujourd’hui, il existe de nombreuses façons d’investir dans l’intelligence artificielle. Selon Zion Market Research, le secteur mondial de l’intelligence artificielle passera de 59,67 milliards de dollars en 2021 à 422,37 milliards de dollars d’ici 2028. Étant donné que l’IA touche de nombreux domaines d’activité dans de multiples secteurs, la question n’est pas de savoir s’il faut investir dans l’IA, mais où investir.
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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
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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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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
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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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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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.
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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
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
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