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Gartner : Trois façons d'exploiter l'IA générative pour améliorer le commerce numérique
Gartner : Trois façons d'exploiter l'IA générative pour améliorer le commerce numérique
L'intelligence artificielle générative (GenAI) est une technologie émergente qui a un impact disruptif sur la génération de contenu et les interfaces utilisateur conversationnelles. Dans de nombreux domaines tels que le commerce numérique, GenAI a montré de grandes perspectives commerciales et applicatives. Selon l'enquête Gartner Marketing Technology Survey 2023, 14 % des personnes interrogées ont déjà investi dans GenAI pour soutenir leurs stratégies marketing, tandis que 63 % prévoient de faire de même au cours des 24 prochains mois. On constate que les entreprises évoluent rapidement pour réaliser le potentiel et la valeur de GenAI.
Au cours des derniers mois, les responsables d'applications ont acquis une certaine compréhension de GenAI, mais ils doivent encore répondre à deux questions clés : quel rôle GenAI peut-il jouer et comment peut-il être combiné avec les technologies existantes, notamment. application spécifique dans le commerce électronique et d'autres domaines. Le rôle et l'impact principal de GenAI dans le domaine du commerce électronique couvrent principalement les trois aspects suivants (voir Figure 1).
Figure 1 : Trois façons dont l'intelligence artificielle générative améliore le commerce numérique
GenAI présente à la fois des avantages et des limites, et peut ajouter de la valeur à la technologie de commerce électronique existante
La puissante force démontrée par GenAI a semé la confusion chez les gens. Autrement dit, si la technologie remplacera la technologie existante ou même l'équipe de développement. Par exemple, certains clients de Gartner souhaitent savoir s'ils peuvent utiliser GenAI pour créer des sites Web de commerce électronique, évitant ainsi d'investir dans des applications et des implémentations coûteuses. Cependant, le fait est que même si GenAI peut aider à créer certains sites Web de base, ses fonctions ne sont pas encore matures et ne peuvent pas répondre pleinement à l'expérience client complexe et aux fonctions de gestion requises par les entreprises clientes. Par conséquent, GenAI créera une synergie avec les technologies de commerce électronique existantes plutôt que de les remplacer. De plus, GenAI fonctionnera également avec l'IA discriminante (la technologie d'IA actuellement utilisée dans la plupart des applications de commerce électronique) pour prendre en charge des fonctions telles que la recherche et la personnalisation.
Normalement, les entreprises doivent utiliser GenAI en conjonction avec l'IA discriminante et d'autres technologies, telles que les moteurs de recherche, les actifs numériques, les bases de connaissances, les outils d'analyse et les moteurs de règles, pour obtenir des résultats pertinents. GenAI peut rarement accomplir une tâche seule, c'est pourquoi de nombreux fournisseurs de technologies ont intégré les fonctionnalités GenAI dans leurs solutions. Il s’agit du moyen le plus simple et le moins coûteux pour les organisations d’exploiter GenAI.
GenAI améliore la créativité, les informations, les expériences personnalisées et l'interface utilisateur conversationnelle pour améliorer l'expérience utilisateur
Les applications de commerce électronique et l'IA discriminante sont devenues des outils puissants pour gérer différents éléments d'une entreprise, tels que les produits, les clients, les prix et les règles. Ces éléments constituent la base de données sur laquelle GenAI s'appuie pour améliorer les fonctions existantes ou en proposer de nouvelles. Par exemple, l’IA discriminante peut extraire les attributs des produits en analysant les descriptions textuelles et les images des produits existants. GenAI peut ensuite créer des descriptions et des images de produits entièrement nouvelles basées sur ces attributs, combinés avec le produit lui-même et le positionnement de la marque. Cette combinaison de technologies apporte davantage d’innovation et d’avantages concurrentiels aux entreprises.
GenAI peut améliorer l'expérience utilisateur du commerce électronique des manières suivantes :
- Améliorer la créativité : GenAI peut élargir les horizons des concepteurs humains, inspirer de nouvelles idées et promouvoir l'innovation en matière de produits et de conception
- Découvrir des informations : une grande quantité ; des données et des insights du commerce électronique sont dispersés sur des systèmes disparates, ce qui rend leur recherche et leur utilisation difficiles pour les utilisateurs professionnels. Grâce à la puissance de l'ingénierie rapide et des moteurs de recherche, GenAI peut découvrir des signaux et des modèles cachés dans les données pour fournir rapidement une assistance aux utilisateurs professionnels ; l'engagement, y compris les taux d'ouverture des messages, les taux de clics et les taux de conversion ;
- Expérience utilisateur conversationnelle : GenAI est efficace dans le traitement et la génération du langage naturel, ce qui peut améliorer l'expérience conversationnelle des clients et des employés.
- GenAI peut être utilisé comme assistant virtuel pour améliorer la productivité des employés
GenAI excelle dans la gestion de plusieurs tâches, en particulier les tâches liées à la génération de contenu et à l'agrégation d'informations. Il peut servir d’assistant virtuel pour aider les employés à accomplir leurs tâches de travail. Cependant, GenAI n’a pas la capacité de définir des sous-tâches. Les sous-tâches doivent être définies via des flux de travail ou des applications de package correspondantes, puis GenAI peut effectuer ces sous-tâches respectivement pour atteindre l'objectif global. Les flux de travail du commerce électronique sont généralement très complexes et impliquent des données, des systèmes et des processus spécifiques à l'entreprise. Par conséquent, les organisations doivent garder le contrôle de leurs flux de travail et ne pas céder le contrôle à GenAI.
Les entreprises devraient :
Construire un portefeuille technologique couvrant tous les types de technologies d'IA et exploiter pleinement les avantages des diverses technologies d'IA. Par exemple, GenAI est utilisé pour générer du nouveau contenu et créer des interfaces utilisateur conversationnelles (UI), et l'IA discriminante est utilisée pour la classification et la prédiction.- Permettre l'interaction entre les applications de commerce électronique et GenAI, et fournir à ces dernières les données nécessaires (telles que les données sur les produits, les clients et les commandes) via les premières pour obtenir des performances optimales.
- Identifiez les tâches de flux de travail du commerce électronique (par exemple, cycle de vente, planification des ventes) qui peuvent être automatisées et ajouter de la valeur à l'aide de GenAI, en particulier celles impliquant la création de nouveaux contenus et l'agrégation d'informations.
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.
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.
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
