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Tendances futures du cloud et de l'intelligence artificielle générative
Tendances futures du cloud et de l'intelligence artificielle générative
Dans un environnement commercial en constante évolution, les données se multiplient à un rythme alarmant. L’explosion des données a créé un besoin urgent d’une gestion efficace des données dans les organisations de toutes tailles et de tous secteurs. Les responsables des données sont mis au défi d'accéder, de gérer, de distribuer et d'extraire de la valeur de ces données (internes, externes, tierces) tout en conservant leur pertinence et leur valeur.
La nouvelle façon de l'écrire est la suivante : dans l'approche traditionnelle, nous nous appuyons sur des systèmes, des architectures et des méthodes de stockage traditionnels, ce qui entraîne non seulement des contraintes de ressources, mais entraîne également des coûts élevés. En conséquence, de plus en plus d’organisations se tournent vers le cloud comme solution révolutionnaire. Avec cette transformation, non seulement les coûts seront considérablement réduits, mais l'accessibilité et la faisabilité seront également améliorées dans le monde actuel axé sur les données.
Dans l'environnement commercial dynamique actuel, la technologie cloud et l'intelligence artificielle générative jouent un rôle essentiel, en particulier lorsqu'il s'agit de à la migration vers le cloud, offre un large éventail d'avantages. Parmi eux, la sécurité des données constitue un avantage clé dans ce parcours de transformation. Cohen a souligné que dans un environnement commercial en évolution, la technologie cloud et l'intelligence artificielle générative sont des piliers indispensables pour favoriser le succès et la différenciation des entreprises.
La migration vers le cloud permet non seulement d'économiser d'énormes coûts et d'améliorer l'évolutivité ; La sécurité des données est un élément fondamental de la transition vers le cloud. Les fournisseurs de cloud investissent massivement dans des mesures de sécurité, maintiennent des certifications de conformité strictes et emploient un cryptage fort. En conséquence, les organisations peuvent être assurées que leurs données restent bien protégées contre les violations de données, les cybermenaces et les accès non autorisés.
Les économies de coûts sont devenues le principal moteur de la transformation du cloud. Les dépenses liées à la maintenance du stockage, des serveurs et des opérations sur site poussent les organisations à migrer. Selon les rapports, les entreprises peuvent économiser jusqu'à 30 % de leurs coûts grâce à la migration vers le cloud. Ces économies proviennent de l'élimination des coûts matériels initiaux, de la réduction de la consommation d'énergie et de la capacité à faire évoluer les ressources en fonction de la demande, en alignant les dépenses financières sur l'utilisation réelle.
Les entrepôts de données traditionnels sont un autre défi auquel les organisations sont confrontées. Selon une étude, la maintenance de ces systèmes consomme en moyenne 70 % des budgets informatiques, laissant une marge limitée à l'innovation et à la croissance. La complexité et le volume des données traitées par ces systèmes mettent leurs capacités à rude épreuve, car ils n'ont pas été conçus à l'origine pour répondre aux exigences des flux de données modernes.
Libérez le potentiel de changement
Lors de la réécriture, le sens du texte original ne changera pas et doit être traduit en chinois. Voici le contenu réécrit : Les avantages de la migration vers le cloud vont au-delà des économies de coûts : elle libère également le potentiel d'une organisation en matière d'analyse avancée et d'intelligence artificielle/apprentissage automatique. Ces technologies réduisent non seulement les coûts, mais permettent également de prendre des décisions basées sur des données avec une précision et une rapidité sans précédent. Grâce aux informations basées sur l'IA, les entreprises peuvent améliorer l'expérience client en personnalisant les services en fonction des attentes des clients. De plus, l’IA/ML peut révéler des modèles de données cachés, améliorer le développement de produits et découvrir de nouvelles sources de revenus. Dans l'environnement concurrentiel d'aujourd'hui, la migration vers le cloud n'est pas seulement une décision stratégique, mais assure également la survie de l'organisation, favorise l'innovation et l'aide à réussir à long terme
L'IA générative est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, une technologie de pointe. technologie de pointe qui crée de manière autonome du contenu, du texte à des applications entières. La technologie exploite les algorithmes d'apprentissage automatique pour révolutionner le secteur en automatisant la création de contenu, en personnalisant les expériences utilisateur et en rationalisant les processus créatifs. Un exemple du secteur de la vente au détail illustre l’impact transformateur de l’IA générative. Un géant de la vente au détail a migré ses données vers le cloud et exploité les capacités de l'IA générative, en mettant en œuvre des algorithmes avancés d'apprentissage automatique
Ces algorithmes non seulement prédisent avec précision la demande des consommateurs, mais prennent également des décisions éclairées sur les niveaux de stocks et le placement des produits. Le résultat : des économies significatives et une satisfaction client accrue. L’IA générative ne se limite pas au secteur de la vente au détail ; elle transforme les activités de divers secteurs, notamment les sciences de la vie. L'IA générative révolutionne les processus et améliore les résultats dans le secteur des sciences de la vie en accélérant la découverte de médicaments, en permettant une médecine personnalisée et en faisant progresser la recherche scientifique.
Ces exemples concrets démontrent comment l'IA générative peut stimuler l'innovation, accroître l'efficacité et, à terme, améliorer la santé humaine. L'automatisation de l'IA générative ainsi que ses capacités améliorées de génération de contenu et de prise de décision remodèlent le secteur et deviennent un puissant moteur pour inciter les organisations à adopter la migration vers le cloud.
Basé sur des technologies émergentes telles que l'IA générative, le cloud computing prend en charge l'infrastructure et les besoins informatiques de l'IA générative. ressources. L'évolutivité du cloud garantit que les organisations peuvent se lancer dans des projets d'IA générative ambitieux sans contraintes d'infrastructure. De plus, l’accessibilité du cloud facilite la collaboration entre les équipes distribuées et favorise le travail à distance, qui joue un rôle important dans le paysage commercial mondial actuel
Les fournisseurs de services cloud proposent également des modèles de tarification flexibles qui permettent aux organisations de payer uniquement pour les ressources informatiques qu'elles utilisent. Cette approche rentable permet d'expérimenter des modèles d'IA génératifs, d'itérer sur des projets et d'évoluer de manière transparente en cas de besoin. Il est également important que les fournisseurs de services cloud investissent massivement dans des mesures de sécurité et maintiennent des certifications de conformité strictes, ce qui est essentiel pour les organisations traitant des données sensibles et des exigences réglementaires. La plate-forme cloud offre de solides fonctionnalités de sécurité, un cryptage des données et des options de conformité étendues pour garantir que les projets d'IA générative sont conformes aux normes de l'industrie et préservent l'intégrité des données.
Le cloud computing agit essentiellement comme un catalyseur, permettant aux organisations de libérer pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle et d'autres technologies de pointe. Il fournit l'infrastructure, l'évolutivité, la gestion des coûts, l'accessibilité et la sécurité nécessaires au déploiement et à l'exploitation de ces solutions innovantes. En conséquence, une efficacité et une créativité sans précédent sont produites
Compte tenu des facteurs de ressources
Les exigences informatiques de l'intelligence artificielle générative sont énormes, nécessitant une grande quantité de ressources informatiques et de capacité de stockage. 78 % des entreprises estiment que le cloud computing est essentiel aux initiatives d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Les principaux aspects du rôle du cloud dans la génération de l'intelligence artificielle comprennent l'évolutivité, l'accessibilité, la gestion des coûts, la sécurité des données et la conformité réglementaire.
La formation de modèles d'intelligence artificielle générative nécessite l'utilisation de grands ensembles de données. Les plates-formes cloud fournissent des ressources de calcul et de stockage évolutives, permettant aux organisations de configurer les ressources selon leurs besoins. Cette évolutivité garantit que les organisations ne sont pas limitées par l’infrastructure lorsqu’elles s’attaquent à des projets ambitieux d’IA générative. De plus, les outils d'IA générative basés sur le cloud sont accessibles de n'importe où via une connexion Internet, facilitant la collaboration entre des équipes géographiquement dispersées et permettant le travail à distance.
Les projets d'IA générative peuvent nécessiter des ressources importantes, c'est pourquoi les fournisseurs de services cloud proposent des modèles de tarification flexibles. Les organisations peuvent payer en fonction des ressources qu'elles utilisent, ce qui facilite une expérimentation rentable, des itérations de projet et des déploiements évolutifs
Lorsque les organisations se lancent dans une migration vers le cloud, une planification et une exécution minutieuses sont essentielles. Des cas d’utilisation métier solides, une vision partagée et une gouvernance complète des données préparent le terrain au succès. Les organisations doivent comprendre l’état actuel, identifier les lacunes et élaborer des plans et des feuilles de route réfléchis pour concrétiser la valeur des données, des rapports, des analyses et de l’IA. L’établissement de normes et d’exigences en matière de collecte, d’identification, de stockage et d’utilisation des données est essentiel à la gouvernance des données et au maintien d’informations fiables.
Compte tenu de l'afflux rapide d'outils et de technologies, les organisations ont besoin d'une stratégie de données solide pour faire évoluer et pérenniser efficacement leurs investissements. Une telle stratégie identifie les capacités clés et décrit les plans de migration, d'intégration, de nettoyage, de normalisation et de gouvernance des données, en traitant la gestion des données comme un programme. Compte tenu de l’afflux rapide d’outils et de technologies, les organisations ont besoin d’une stratégie de données solide pour faire évoluer et pérenniser efficacement leurs investissements. Une telle stratégie identifie les fonctions clés et décrit les plans de migration, d'intégration, de nettoyage, de normalisation et de gouvernance des données, en traitant la gestion des données comme un processus.
Regard vers l'avenir
En résumé, le développement futur de l'entreprise sera stimulé par la croissance des données. renforcer encore les exigences en matière de gestion efficace des données. La technologie cloud et l’IA générative sont devenues des piliers indispensables pour relever ce défi et favoriser la réussite des entreprises. La migration vers le cloud permet non seulement de réduire les coûts, mais offre également une évolutivité, une accessibilité et une sécurité accrue, garantissant que les dépenses financières correspondent à l'utilisation réelle des ressources
De plus, des analyses avancées et l'intelligence artificielle/apprentissage automatique sont disponibles dans le cloud. La puissance innovante de l'informatique permet aux organisations de générer des données précises. -des décisions pilotées, améliorez l'expérience client et découvrez des modèles de données jusqu'alors inédits. L'IA générative est une technologie de pointe qui peut non seulement réduire les coûts, mais également révolutionner la création de contenu, la personnalisation et les processus créatifs dans tous les secteurs.
Cependant, une migration vers le cloud réussie nécessite une planification minutieuse, une gouvernance des données puissante et les conseils de professionnels du cloud expérimentés. Ces experts peuvent sélectionner les services cloud appropriés, concevoir des architectures évolutives, optimiser les coûts et garantir des mesures de sécurité et de conformité strictes. En bref, une migration réussie vers le cloud améliorera l'agilité, l'évolutivité et la compétitivité de l'organisation, créant ainsi un avenir prospère et innovant pour l'entreprise
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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.
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.
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
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.
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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
