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Prédictions et recommandations pour les tendances informatiques en 2024
Prédictions et recommandations pour les tendances informatiques en 2024
2024 sera une année passionnante pour les technologies innovantes, avec l'intelligence artificielle (IA) en première ligne. Les personnes qui travaillent dans le domaine technologique depuis un certain temps sont conscientes depuis longtemps du potentiel de l’intelligence artificielle. Alors que l’intelligence artificielle devient de plus en plus visible, les entreprises doivent rapidement déterminer les meilleurs moyens de tirer parti de ces technologies et accorder une attention particulière à la cybersécurité. Alors que nous entrons dans une ère numérique en évolution rapide, des facteurs tels que la propriété des données informatiques deviendront également au centre des discussions tout au long de 2024.
1. Apprenez les meilleures pratiques en matière d'intelligence artificielle
Les outils d'intelligence artificielle peuvent être utilisés de différentes manières en fonction de la maturité de l'organisation et des cas d'utilisation de l'entreprise. Dans le service client, l’IA peut être utilisée pour communiquer avec les clients et fournir des conseils de dépannage et des commentaires. Par ailleurs, l’intelligence artificielle joue également un rôle important dans les entreprises de télécommunications. En accédant à de grandes quantités de données sur des marchés auparavant prospères, l’IA peut aider à identifier de nouveaux marchés prometteurs. Il peut également utiliser des données démographiques pour identifier les tendances d’achat, ainsi que ce que les clients achètent et comment. Ces applications peuvent aider les entreprises à mieux comprendre les besoins des clients et à fournir des services personnalisés, améliorant ainsi la satisfaction des clients et le développement commercial.
Certains des risques les plus importants liés à l'intelligence artificielle sont la sécurité et la qualité des données. Pour obtenir des résultats optimaux, les entreprises doivent examiner la qualité des données pour garantir qu'elles sont exactes, fiables, complètes, opportunes, etc. L'évaluation de l'exactitude, de la fiabilité, de l'exhaustivité, de l'actualité et d'autres facteurs des données est une étape importante pour que les entreprises mettent en œuvre les meilleures pratiques.
Lors de l'utilisation de l'IA, comprendre les meilleurs cas d'utilisation pour l'entreprise afin de tirer le meilleur parti des données fournies par l'IA et garantir l'alignement avec l'approche commerciale est essentiel pour rester innovant et adopter une approche structurée.
2. Donner la priorité à la cybersécurité
Les organisations de tous les secteurs devraient donner la priorité à la cybersécurité.
La cybersécurité est un domaine critique et en évolution rapide dont l'objectif principal est de protéger les réseaux, les appareils, les données et les informations confidentielles. Cependant, ils sont confrontés à des cybermenaces de plus en plus sophistiquées, aux ransomwares, aux attaques de la chaîne d’approvisionnement et aux vulnérabilités de l’Internet des objets (IoT). Tout en relevant ces défis, les changements en matière de réglementation et de conformité doivent également être pris en compte.
La sécurité doit être une priorité absolue, tant sur le plan professionnel que personnel. Vérifiez que les applications et l'infrastructure de surveillance sont exemptes de vulnérabilités, tout en donnant la priorité aux applications de sécurité telles que de solides politiques de connexion/déconnexion multi- et SSO. Des efforts quotidiens continus donneront des résultats différents en cas d’attaque.
Comme la plupart des industries, l'industrie des télécommunications doit protéger ses clients et ses propres réseaux. Pour garantir la sécurité du réseau, les redondances du réseau doivent être constamment mises à jour et surveillées afin d'offrir l'expérience la plus sécurisée à tous les clients.
Rappelez-vous : la sécurité est bien plus que la simple cybersécurité. Il s’agit de la propriété intellectuelle et de la propriété des données. Si vous utilisez des outils d'intelligence artificielle pour les données de votre entreprise mais que vous ne disposez pas de version entreprise, vous exposez les données de votre entreprise au public. D’ici 2024, la propriété des données informatiques deviendra très intéressante. À qui appartient la propriété intellectuelle utilisée dans l’IA ? La plateforme d’IA possède-t-elle tout ce qu’elle crée ? À qui appartiennent les données une fois introduites dans l’application, où vont-elles ?
3. La qualité des données est la clé du succès dans l'environnement numérique
Sans données de haute qualité, vous ne pourrez pas obtenir le résultat requis de la plateforme d'intelligence artificielle. La qualité des données est fondamentale. Si vous ne savez pas bien gérer les données, vous ne pourrez pas profiter de plateformes numériques puissantes, encore moins de l’intelligence artificielle.
Cela signifie nettoyer votre inventaire et vos données clients et vous assurer que vous pouvez exécuter des modèles sur vos propres données afin que vous sachiez exactement quel est votre système d'enregistrement. Sont-ils documentés ? Existe-t-il de bonnes couches d'intégration de transformation des données afin que les données puissent être déplacées en temps réel ou à proximité d'un lac de données ou d'un entrepôt de données, puis introduites dans ces modèles ? Ces couches fondamentales sont essentielles pour tirer parti des nouvelles technologies numériques ?
4. Le développement de la 5G sera énorme
Du point de vue des télécommunications, la 5G continuera de se développer et de croître. Les clients veulent que leurs données soient à portée de main, ainsi que la sécurité et la confidentialité, une latence nulle, une capacité plus élevée et une bande passante plus importante. La 5G est donc ce qu’elle veut.
Les avantages de la 5G dépendent d’un réseau solide, sécurisé et robuste. Il est donc nécessaire d’explorer comment assurer les fonctions du réseau 5G via des services de télécommunications connectés aux réseaux mobiles. Pour atteindre cet objectif, nous devons réfléchir à : Comment coopérer avec les opérateurs hyperscale et d'autres grandes entreprises de télécommunications pour offrir la meilleure expérience 5G
5 Fournir l'apprentissage et l'innovation
Dans quelle mesure les entreprises comprennent-elles la technologie de l'intelligence artificielle ? Comment aider votre équipe à découvrir les nouvelles plateformes qui évoluent chaque jour ? Comment rester au courant des derniers développements technologiques et garantir que votre équipe possède les compétences nécessaires pour gérer les nouvelles plateformes technologiques tout en assurant la sécurité de vos clients, de vos employés et de votre entreprise.
Être au clavier permet de mieux apprendre les nouvelles technologies. Une fois que vous comprenez la technologie, cela devient une expérience et une compréhension de la façon de l’utiliser au quotidien.
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.
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.
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
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
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
