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L'intelligence artificielle comme pivot : libérer la puissance de la gestion moderne de l'information
L'intelligence artificielle comme pivot : libérer la puissance de la gestion moderne de l'information
Dans une mer d'informations, trouver des informations précieuses est crucial. La gestion moderne de l'information est devenue un facteur clé, combinant des technologies avancées avec des stratégies cloud innovantes pour connecter les données, protéger les connaissances et appliquer l'intelligence. Et au cœur de cette transformation se trouve l'intelligence artificielle (IA), qui joue un rôle clé dans l'analyse des données et dans l'automatisation pour gérer avec succès les entreprises.
L'importance de l'intelligence artificielle dans la gestion moderne de l'information
L'intelligence artificielle est devenue l'information Un outil qui change la donne dans le monde de la gestion en raison de sa capacité à traiter de grandes quantités de données à une vitesse inégalée et à identifier des modèles que les humains pourraient manquer. Il exploite des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre des données historiques et faire des prédictions, permettant ainsi aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données en toute confiance. En intégrant l'IA dans leur stratégie de gestion de l'information, les organisations peuvent exploiter la puissance des données pour obtenir un avantage concurrentiel
Découvrez des informations grâce à l'IA
L'un des principaux avantages de l'intégration de l'IA dans la gestion de l'information est sa capacité à extraire des informations de sources complexes. Découvrez des informations précieuses sur les ensembles de données. Les méthodes traditionnelles d’analyse de données sont souvent insuffisantes lorsqu’il s’agit de traiter les grandes quantités de données structurées et non structurées générées chaque jour. Cependant, l’intelligence artificielle prospère grâce à ces riches données, en utilisant des algorithmes complexes pour identifier les tendances, les corrélations et les valeurs aberrantes. Ces informations permettent aux entreprises de faire des prédictions plus précises, de comprendre le comportement des clients, d'optimiser les processus et d'identifier de nouvelles opportunités de croissance
Piloter l'automatisation pour accroître l'efficacité
L'automatisation est un autre aspect important de la gestion moderne de l'information pilotée par l'intelligence artificielle. Grâce à l'automatisation basée sur l'IA, les tâches fastidieuses et répétitives peuvent être rationalisées, libérant ainsi de précieuses ressources humaines pour se concentrer sur un travail plus stratégique et créatif. De l'automatisation du support client via les chatbots à l'optimisation de la logistique de la chaîne d'approvisionnement, l'automatisation basée sur l'IA améliore l'efficacité, réduit les coûts opérationnels et accélère les processus commerciaux
Personnalisation et expérience client
Grâce à la technologie de l'IA, les entreprises peuvent offrir aux clients une expérience hautement personnalisée expérience qui leur permet de se sentir valorisés et compris. En analysant de grandes quantités de données clients, les algorithmes d’IA peuvent adapter les recommandations, les offres et les messages marketing en fonction des préférences et des comportements d’un individu. Ce niveau de personnalisation améliore non seulement la satisfaction des clients, mais augmente également leur fidélité et leur retour
Protéger les connaissances grâce à l'intelligence artificielle
Avec les grandes quantités de données circulant au sein des organisations, assurer la sécurité des informations sensibles est une priorité absolue. L'intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans la gestion moderne de l'information en renforçant les mesures de sécurité. Il détecte et prévient les menaces de cybersécurité en temps réel, offrant une protection proactive contre les violations de données et autres cyberattaques. Les systèmes de sécurité basés sur l'IA apprennent en permanence des modèles et des anomalies et s'adaptent aux nouvelles menaces à mesure qu'elles émergent, augmentant ainsi la résilience des données d'une organisation face aux risques potentiels.
L'IA fonctionne pour n'importe quel utilisateur, n'importe quel type de données, n'importe où et à n'importe quelle vitesse
La gestion moderne de l'information optimisée par l'IA peut répondre aux divers besoins des utilisateurs et s'adapter à différents types et sources de données. Que les données structurées soient stockées dans une base de données, que les données non structurées existent dans les médias sociaux ou que les données multimédias proviennent d'appareils IoT, l'IA peut tout gérer. Cette polyvalence s'étend au-delà des types de données pour inclure la possibilité de travailler avec des données stockées sur site, dans le cloud ou dans des environnements hybrides. L'IA peut également augmenter considérablement la vitesse de traitement des données, permettant d'obtenir des informations en temps réel et une prise de décision plus rapide. normes et directives gouvernementales. Les outils basés sur l'IA peuvent surveiller automatiquement l'utilisation des données, identifier les problèmes de conformité potentiels et appliquer des contrôles d'accès aux données. Ce niveau de gouvernance automatisée garantit que les entreprises peuvent gérer leurs données en toute confiance tout en se conformant aux lois et réglementations en vigueur
Adopter l'IA comme pierre angulaire de la gestion de l'information
Dans la gestion moderne de l'information, le support de l'IA révolutionne les opérations et la prise de décision de l'entreprise méthodes. En exploitant la puissance de l’IA pour découvrir des informations, piloter l’automatisation, protéger les connaissances et proposer des expériences personnalisées, les organisations peuvent réussir dans un environnement de plus en plus concurrentiel. L'intelligence artificielle est un élément clé de la gestion moderne de l'information, lui permettant de connecter les données, d'appliquer l'intelligence et de tirer parti du cloud computing pour obtenir des résultats sans précédent. L’intégration de l’IA dans votre stratégie constitue non seulement un avantage concurrentiel, mais également une condition préalable à un succès durable à l’ère numérique. En s'appuyant sur l'IA, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de leurs données, rationaliser leurs processus et rester agiles dans un monde en constante évolution
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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
