


Le rapport sur l'emploi en intelligence artificielle révèle que GenAI aura un impact sur presque tous les emplois aux États-Unis.
Indeed, le premier site d'emploi et plateforme de recrutement au monde, a publié le rapport Indeed Artificial Intelligence Jobs, qui analyse en profondeur l'impact de l'intelligence artificielle générative (GenAI) sur les emplois et les compétences requises pour exercer ces emplois. L'étude, menée par Indeed Recruiting Lab, une équipe mondiale d'économistes, a révélé que tous les emplois américains sur Indeed, des chauffeurs de camion aux ingénieurs logiciels, possèdent des compétences que GenAI peut compléter ou améliorer. Cependant, seul un emploi sur cinq (19,8 %) est considéré comme « hautement » exposé à GenAI, ce qui suggère que même si la technologie peut faire le travail dans des emplois spécifiques, il est peu probable que GenAI remplace complètement de nombreux emplois
The Indeed Le rapport sur les emplois en intelligence artificielle analyse plus de 55 millions d'offres d'emploi et 2 600 compétences professionnelles sur la plateforme Indeed pour déterminer le niveau de pertinence de GenAI dans les emplois (faible/moyen/élevé) et les compétences requises pour effectuer ces emplois. Un poste est considéré comme très pertinent si 80 % ou plus des compétences mentionnées par GenAI dans l'offre d'emploi sont considérées comme « bonnes » ou « excellentes ». Si les performances sont « bonnes » ou « excellentes » dans 50 % à moins de 80 % des compétences, l’emploi sera modérément pertinent. Si la maîtrise de GenAI est inférieure à 50 %, le travail est considéré comme peu pertinent.
Les emplois en développement de logiciels sont confrontés au « risque » potentiel le plus élevé, les « bonnes » ou « excellentes » compétences de GenAI représentant 95 % des offres d'emploi mentionnées. Les emplois de conduite tels que la conduite de camions et de taxis présentent les risques potentiels les plus faibles, GenAI maîtrisant moins d'un tiers (29 %) des compétences énumérées ci-dessus. Les emplois dans le commerce de détail se situent quelque part au milieu, avec un taux d’efficacité de GenAI de 57,6 %.
Autres conclusions clés du rapport :
19,8 % des emplois sur Indeed sont fortement liés à d'autres emplois. Cela signifie que dans les offres d'emploi « Indeed », 80 % ou plus des compétences mentionnées sont considérées comme bonnes ou excellentes
45,7 % des emplois sont moyennement pertinents, ce qui signifie que GenAI peut prendre en charge 50 % à moins de 80 % des emplois
34,6 % des emplois sont peu/peu pertinents, ce qui signifie que GenAI ne peut compléter que moins de 50 % des compétences. Ce qui doit être réécrit est le suivant : 34,6 % des emplois sont peu/minimum pertinents, ce qui signifie que GenAI ne peut compléter que moins de 50 % des compétences.
Les emplois de développement de logiciels sont les plus potentiellement affectés par les améliorations de GenAI. 95 % des compétences considérées comme « bonnes » ou « excellentes » dans les emplois de développement de logiciels incluent des compétences techniques et opérationnelles commerciales
Les emplois de conducteur (comme les chauffeurs de camion et de taxi) ont le moins d'impact potentiel sur GenAI.
Seulement 29 % des compétences de GenAI en matière de conduite automobile ont été jugées « bonnes » ou « excellentes ». Il excelle dans les compétences linguistiques et de communication, mais est relativement faible dans les compétences de conduite de véhicules.
Bien que GenAI soit relativement bon dans les compétences et les emplois techniques, il excelle dans les compétences et les emplois qui nécessitent de l'intuition, du raisonnement et/ou des compétences pratiques. Le niveau de compétence est bien inférieur.
Les emplois les moins susceptibles d'être exposés à GenAI, notamment les emplois de conduite automobile, de nettoyage et d'hygiène, ainsi que de beauté et de bien-être, sont également ceux où la capacité de travailler à distance est la plus faible. Plus la probabilité qu’un travail puisse être effectué à distance est élevée, plus les opportunités de changement induit par GenAI sont grandes.
En effet, l'économiste en chef Svenja Gudell a déclaré : « Il ne fait aucun doute que GenAI est une avancée technologique puissante qui aura un impact sur tous les emplois, en particulier ceux de l'industrie technologique, et sur le marché du travail dans son ensemble. » suggère qu'il est peu probable que GenAI remplace des emplois entiers, mais serve plutôt d'outil pour augmenter ou rationaliser certaines parties d'un emploi. À l'avenir, nous pourrions voir les employeurs repenser et réimaginer une variété d'emplois, notamment en raison de l'impact de la croissance rapide de GenAI. force, créant de nouveaux emplois au fil du temps »
Indeed Recruitment Lab publie également Indeed, Artificial Intelligence Job Tracker, un rapport mensuel présentant les emplois en intelligence artificielle sur Indeed par pays et secteur de carrière.
Comment réellement utiliser l’IA pour aider les demandeurs d’emploi et les employeurs
En effet, l’IA fait partie du socle de l’activité de l’entreprise depuis plus de 15 ans. En effet, il existe actuellement plus de 100 fonctionnalités d’IA de recherche d’emploi et de recrutement. Ces capacités d'IA sont conçues pour accélérer le processus d'embauche et améliorer la mise en relation entre les demandeurs d'emploi et les employeurs afin de soutenir la mission consistant à aider réellement les gens à trouver un emploi.
Actuellement, quelqu'un trouve un emploi sur Indeed toutes les trois secondes, en grande partie grâce aux progrès de l'intelligence artificielle. La technologie d'IA peut fournir des recommandations d'emploi personnalisées, estimer intelligemment les salaires et extraire automatiquement des informations sur les compétences des CV et des candidatures, tout en améliorant la qualité des descriptions de poste. Récemment, Indeed a lancé son générateur de descriptions de poste basé sur l'IA pour aider les employeurs à créer rapidement et automatiquement des descriptions de poste efficaces et de haute qualité à publier directement sur Indeed. Indeed s'est engagé en faveur d'un progrès technologique responsable et a déclaré publiquement ses principes d'IA responsable pour garantir une utilisation éthique et bénéfique de l'IA
Plus de personnes recherchent un emploi sur Indeed que partout ailleurs. Il s'agit du premier site de recherche d'emploi au monde (Comscore, Total Visits, juin 2023), permettant aux demandeurs d'emploi de rechercher des millions d'emplois dans plus de 60 pays et 28 langues. Près de 3,5 millions d'employeurs utilisent Indeed pour rechercher et embaucher de nouveaux employés. Plus de 350 millions de visiteurs uniques utilisent Indeed chaque mois pour rechercher des emplois, publier des CV, rechercher des entreprises et bien plus encore.
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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

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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
