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Dix cas réels en 2023 : ChatGPT entre officiellement dans le domaine du business
Dix cas réels en 2023 : ChatGPT entre officiellement dans le domaine du business
Franchement, l'outil d'intelligence artificielle générative (IA) conversationnelle ChatGPT est devenu populaire partout dans le monde. Selon les rapports, quelques mois seulement après ses débuts pratiques, ChatGPT est devenu l'application logicielle à la croissance la plus rapide de l'histoire. Aujourd’hui, de nouveaux cas d’utilisation de l’IA émergent chaque jour, redéfinissant et façonnant notre façon de travailler, avec des résultats époustouflants.
ChatGPT a évidemment eu un impact énorme sur de nombreuses industries et professions. Même si certaines fonctions professionnelles pourraient être supprimées, cela entraînera également la création de nombreuses nouvelles fonctions. L'impact le plus important est qu'il permet à de nombreuses personnes d'utiliser des fonctions d'IA extrêmement puissantes pour améliorer leurs capacités techniques existantes et « gérer le travail plus intelligemment ». Certaines entreprises utilisent déjà ChatGPT pour développer de nouveaux services pour les clients, et de nombreuses entreprises ont amélioré leur efficacité opérationnelle interne grâce à son aide. Examinons ensuite les directions d'applications d'IA les plus importantes et les plus représentatives qui émergeront en 2023 :
Expedia
En tant que l'un des sites Web et applications de planification de voyages les plus populaires au monde, Expedia a intégré des services d'assistance d'IA conversationnelle. Au lieu de rechercher des vols, des hôtels ou des destinations, les clients peuvent parler de la planification de leurs vacances comme ils le feraient avec un conseiller en voyages expérimenté et compétent. De plus, cette application peut créer automatiquement une liste d'hôtels et d'attractions qui intéressent les clients et organiser intelligemment leurs voyages.
Microsoft
Microsoft est depuis longtemps un fervent partisan de ChatGPT et un investisseur majeur dans OpenAI, la société derrière ce projet. Les grands modèles de langage GPT-3 et GPT-4 qui alimentent le chatbot ChatGPT pilotent désormais également le moteur de recherche Bing de Microsoft, permettant aux utilisateurs de rechercher et d'afficher les résultats via une interface conversationnelle et des listes de liens réseau non traditionnelles. Microsoft prévoit également d'intégrer cette technologie dans les services logiciels domestiques tels que Word et Excel. Enfin, Microsoft utilise également le Codex (modifié à partir de GPT-3) pour créer du code informatique et fournit aux développeurs des suggestions de codage automatique via GitHub Copilot.
Duolingo
L'expert en éducation aux langues Duolingo a publié deux nouvelles fonctionnalités optimisées par GPT-4. En tant que modèle sous-jacent de ChatGPT, ChatGPT est actuellement le grand modèle de langage OpenAI le plus puissant. Duolingo Max peut expliquer en profondeur aux étudiants pourquoi leurs réponses aux exercices ou aux tests sont correctes/fausses, et toutes sont exprimées en langage naturel. C'est l'équivalent d'une version IA d'un tuteur pédagogique au service des utilisateurs à tout moment. Une autre fonctionnalité permet aux étudiants de jouer un rôle avec l'IA et de fournir leurs propres compétences linguistiques dans différents scénarios, comme commander un verre dans un café parisien. Chaque personnage a sa propre personnalité et son histoire. Les utilisateurs peuvent interagir à tout moment et comprendre la personnalité et l'expérience de chacun au cours de la conversation.
Coca-Cola
Le géant des boissons gazeuses a formé un partenariat avec le cabinet de conseil Bain & Company pour utiliser ChatGPT pour aider au marketing et créer une expérience client plus personnalisée. Selon les informations, Coca-Cola prévoit d'utiliser cette technologie avec l'outil de génération d'images Dall-E pour créer des textes publicitaires, des images et des messages personnalisés.
Snap
En tant que développeur de la populaire application de messagerie sociale Snapchat, Snap a commencé à intégrer l'IA conversationnelle dans ses produits. Ce chatbot nommé « Mon IA » s'affichera comme un contact régulier dans la liste d'amis de l'utilisateur et pourra répondre aux chats, répondre aux questions ou participer aux chats à tout moment. Les utilisations suggérées publiées par Snapchat incluent "fournir l'idée de cadeau d'anniversaire parfaite pour votre meilleur ami, aider à planifier un week-end épique ou planifier un dîner raffiné." ChatGPT pour vous aider à gérer le flux de travail, à augmenter la productivité et à communiquer facilement avec vos collègues. Cet assistant plug-in est toujours disponible pour répondre aux questions des utilisateurs et fournir les meilleurs conseils sur les projets en cours.
Octopus Energy
Le fournisseur d'énergie basé au Royaume-Uni, Octopus Energy, a intégré ChatGPT dans ses canaux de service client et affirme traiter actuellement 44 % des demandes des clients. Le PDG de l'entreprise, Greg Jackson, a déclaré que cette application peut remplacer le travail de 250 employés du service client et atteindre une satisfaction client plus élevée que le service client humain.
Cheggmate
Une plateforme éducative destinée aux étudiants a lancé un nouveau service, Cheggmate, propulsé par le grand modèle GPT-4. Auparavant, les principaux revenus de l'entreprise provenaient de la rémunération d'experts humains pour répondre aux questions. Le PDG Dan Rosensweig a affirmé que l'émergence de ChatGPT avait affecté les activités de l'entreprise et que le cours de l'action avait rapidement chuté de 40 % dès l'annonce de la nouvelle. Afin de faire face à cet impact, l'entreprise a rapidement formulé de nouvelles stratégies et introduit les fonctions ChatGPT dans ses propres services.
Freshworks
Le fournisseur de logiciels Freshworks a déclaré que ses développeurs ont raccourci le cycle de création d'applications logicielles complexes de 10 semaines à moins d'une semaine. ChatGPT peut non seulement générer du langage humain, mais également générer du code dans des langages de programmation largement utilisés tels que C++, Python et JavaScript, agir en tant que coach de programmation, expliquer comment fonctionne le code que vous créez et même déboguer les erreurs dans le vôtre ou dans d'autres. le code des gens.
Udacity
Le fournisseur de cours en ligne Udacity utilise GPT-4 pour créer un tuteur virtuel intelligent qui peut fournir aux étudiants des conseils et des commentaires personnalisés. Il peut être personnalisé en fonction des besoins des différents apprenants et fournir des explications détaillées des questions pour aider les apprenants à maîtriser de nouvelles connaissances. Il résume également les concepts et les termes techniques et fournit une aide à la traduction lorsque les apprenants ne connaissent pas la langue du contenu du cours.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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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
