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Changer la façon dont vous servez vos clients : le rôle important des robots de relations publiques dans les entreprises contemporaines
Changer la façon dont vous servez vos clients : le rôle important des robots de relations publiques dans les entreprises contemporaines
L'émergence de l'IA a complètement changé le mode de fonctionnement des entreprises, et les robots de relations publiques jouent un rôle central dans la refonte du service client. Ces robots équipés d'IA redéfinissent l'espace du service client, offrant aux entreprises des opportunités uniques d'améliorer les interactions avec les clients, d'augmenter l'efficacité et de réduire les coûts opérationnels.
L'intégration des robots de relations publiques change la donne dans le service client, en fournissant -services d'horloge, améliorant considérablement la disponibilité et la réactivité du service client. Ces robots éliminent les contraintes de fuseau horaire et d’heures de travail, garantissant ainsi aux clients de recevoir une aide immédiate lorsqu’ils en ont besoin. Cette disponibilité 24 heures sur 24 améliore non seulement la satisfaction des clients, mais offre également aux entreprises un avantage concurrentiel sur le marché en évolution rapide d'aujourd'hui.
Les robots de relations publiques sont programmés pour traiter simultanément plusieurs demandes de clients, augmentant ainsi l'efficacité. Comparés aux agents humains qui ne peuvent gérer qu’un nombre limité de clients à la fois, ces robots peuvent interagir simultanément avec d’innombrables clients, réduisant ainsi les temps d’attente et améliorant l’expérience client globale. Cette haute efficacité fait des robots RP un atout précieux pour les entreprises cherchant à rationaliser leurs opérations de service client. Les robots RP améliorent non seulement l'efficacité, mais aident également les entreprises à réduire les coûts d'exploitation. Ils réduisent les coûts de main-d'œuvre en éliminant le besoin de grandes équipes de service client. De plus, ces robots ne nécessitent aucune pause, aucun jour de maladie ou de vacances, ce qui réduit encore les dépenses d'exploitation. En automatisant le service client, les entreprises peuvent allouer les ressources plus efficacement, en se concentrant sur d'autres domaines critiques qui nécessitent une intervention humaine.
Cependant, les robots de relations publiques font plus qu'augmenter l'efficacité et réduire les coûts. Ils utilisent l'intelligence artificielle pour analyser les données des clients et obtenir des informations sur le comportement et les préférences des clients. Cette approche basée sur les données permet aux entreprises de personnaliser les services et d'augmenter la satisfaction et la fidélité des clients. De plus, les robots peuvent utiliser ces données pour prédire le comportement futur des clients, aidant ainsi les entreprises à résoudre de manière proactive les problèmes potentiels et à améliorer leurs produits ou services.
Bien que les robots de relations publiques présentent de nombreux avantages, il est important de noter qu'ils ne remplacent pas les agents humains ; . Même si ces robots peuvent gérer des requêtes de routine, les problèmes complexes nécessitent toujours une intervention humaine. Par conséquent, les entreprises doivent s’efforcer de trouver un équilibre entre le service client automatisé et humain pour garantir que tous les besoins des clients sont satisfaits efficacement.
En conclusion, les robots de relations publiques révolutionnent le service client des entreprises modernes, en fournissant un service 24 heures sur 24, en traitant plusieurs demandes simultanément, en réduisant les coûts d'exploitation et en fournissant des informations précieuses sur les clients. Cependant, ils doivent être considérés comme des compléments à l’action humaine plutôt que comme des substituts. À mesure que la technologie continue d'évoluer, les entreprises qui utilisent ces robots garderont sans aucun doute une longueur d'avance, fourniront un excellent service client et conserveront un avantage concurrentiel sur le marché
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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
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
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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
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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
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Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
