


Dernier rapport de Microsoft et IDC : chaque dollar investi dans l'IA peut rapporter 3,5 $
Microsoft et IDC ont publié conjointement un rapport de recherche pour explorer en profondeur l'application et la valeur commerciale de l'IA dans les entreprises. Parmi eux, 71 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles utilisaient déjà l'IA. Les entreprises obtiendraient un retour sur investissement en moyenne 14 mois après le déploiement de AI, chaque dollar d'investissement apportant un retour sur investissement de 3,5 dollars américains ; des personnes interrogées ont déclaré que le manque de main-d'œuvre qualifiée constitue le principal obstacle à la mise en œuvre et au développement de l'IA. En outre, l’étude a révélé que l’IA a apporté de nombreuses avancées innovantes dans des domaines tels que l’expérience des employés, l’interaction avec les clients et les processus commerciaux internes.
Avec l'application généralisée de la technologie intelligente de l'IA dans la société, son impact sur l'économie devient également de plus en plus grand. Aujourd’hui, diverses organisations réalisent progressivement les énormes changements apportés par la technologie intelligente de l’IA. Cependant, lorsque l’on investit dans une technologie intelligente d’IA, l’importance et la valeur commerciale deviennent la clé de la prise de décision. Les chefs d'entreprise et les décideurs doivent comprendre quels secteurs et quels scénarios d'application sont les plus adaptés à l'utilisation de l'IA pour créer de la valeur au sein de leur organisation, ainsi que le retour sur investissement, le délai prévu pour la réalisation de la valeur, etc., et clarifier les étapes clés. pour la mise en œuvre. Pour les entreprises, l’utilisation de la technologie de l’IA peut améliorer l’efficacité de la production, réduire les coûts et améliorer l’expérience client, augmentant ainsi la compétitivité et la part de marché. Dans le même temps, la technologie de l’IA peut également aider les entreprises à analyser des données massives, à découvrir des opportunités commerciales potentielles et des tendances du marché, et à fournir un soutien solide à la prise de décision stratégique. Par conséquent, investir dans la technologie intelligente de l’IA n’est pas seulement une tendance, mais aussi l’une des clés permettant aux entreprises de parvenir à un développement durable.
Pour aider les entreprises à comprendre les opportunités et la valeur commerciale apportées par la technologie intelligente de l'IA, IDC a interrogé plus de 2 000 chefs d'entreprise et décideurs du monde entier et a exploré comment l'IA peut générer des avantages économiques pour les organisations. L'étude est basée sur les résultats du Work Trends Index de Microsoft et analyse comment les entreprises peuvent bénéficier des investissements dans les technologies intelligentes d'IA, notamment en créant de nouvelles sources de revenus, en offrant des expériences client uniques et en améliorant les processus internes. Les principales conclusions de l'étude sont les suivantes :
◉ 71 % des personnes interrogées ont déclaré que leur entreprise utilise déjà la technologie de l'IA ;
◉ 92 % des projets de technologie intelligente de l'IA sont déployés en 12 mois ou moins ;
◉ Après le déploiement de la technologie intelligente de l'IA ; les entreprises peuvent obtenir un retour sur investissement dans un délai moyen de 14 mois
◉ Chaque dollar investi par les entreprises dans la technologie intelligente de l'IA peut rapporter en moyenne 3,5 dollars américains
◉ 52 % des personnes interrogées ont déclaré que le manque de main-d'œuvre qualifiée est leur problème ; le plus grand obstacle à la mise en œuvre et à l’expansion de la technologie intelligente de l’IA.
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Cette recherche prouve pleinement la valeur commerciale de la technologie de l'IA. Nous avons maintenant profondément ressenti son impact dans des scénarios clés tels que l'expérience des employés, l'interaction avec les clients et les processus commerciaux internes. la technologie peut aider l’innovation à surmonter les goulots d’étranglement. Avec l’aide de la technologie d’intelligence artificielle générative, cette valeur a augmenté de façon exponentielle dans le monde entier.
Ritu Jyoti, vice-président d'IDC AI and Automation Group, a souligné : « Selon les prévisions d'IDC, la technologie d'intelligence artificielle générative apportera près de 10 000 milliards de dollars de croissance au PIB mondial au cours des 10 prochaines années. valeur apportée par l'investissement dans la technologie d'intelligence artificielle générative, nous devons élaborer des analyses de rentabilisation et les réaliser en simulant les coûts potentiels et les valeurs de responsabilité. , attirant de plus en plus d’entreprises clientes à saisir activement les opportunités de transformation commerciale offertes par l’IA.
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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

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.

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.

Selon les informations de ce site du 14 août, lors de la journée d'événement Patch Tuesday d'aujourd'hui, Microsoft a publié des mises à jour cumulatives pour les systèmes Windows 11, notamment la mise à jour KB5041585 pour 22H2 et 23H2 et la mise à jour KB5041592 pour 21H2. Après l'installation de l'équipement mentionné ci-dessus avec la mise à jour cumulative d'août, les changements de numéro de version attachés à ce site sont les suivants : Après l'installation de l'équipement 21H2, le numéro de version est passé à Build22000.314722H2. le numéro de version est passé à Build22621.403723H2. Après l'installation de l'équipement, le numéro de version est passé à Build22631.4037. Le contenu principal de la mise à jour KB5041585 pour Windows 1121H2 est le suivant : Amélioration : Amélioré.

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

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 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

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
