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Quelle utilité le développement de la technologie de l'IA a-t-il pour l'économie numérique ?
Quelle utilité le développement de la technologie de l'IA a-t-il pour l'économie numérique ?
L'industrie de l'intelligence artificielle (IA) est une partie importante de l'économie numérique. Dans les premiers stades de la transformation numérique, les entreprises accordent davantage d'attention aux applications de données de base, telles que l'assistance à la gestion ou l'assistance aux processus basée sur l'interrogation et l'analyse des données.
De nombreux praticiens du numérique pensent que les données elles-mêmes sont un produit. Une fois que vous avez terminé la gouvernance des données, être capable d’identifier clairement les données et de comprendre leur véritable signification pour l’entreprise est tout un exploit.
La future tendance de la transformation numérique bénéficiera principalement de l’application de la technologie de l’intelligence artificielle. Ces dernières années, l’essor des modèles à grande échelle a accentué cette tendance.
De plus en plus d'entreprises commencent à réaliser que la technologie de l'intelligence artificielle est l'essence même du numérique 2.0.
La digitalisation a évolué vers l'intelligence numérique, ce qui signifie que les éditeurs de logiciels seront confrontés à de nouveaux défis. La logique SaaS et ERP traditionnelle tourne souvent autour de la conception des processus et de la mise en œuvre informatique, et ces logiques devront peut-être être repensées.
Dans le cadre de la tendance de l'intelligence, la partie A et les fabricants de logiciels devraient prêter attention à la valeur réelle des données et passer d'une orientation processus à une orientation élément de données.
La valeur des données est divisée en valeur explicite et valeur implicite. La valeur explicite est déjà reflétée lorsque les données sont intégrées et utilisées de manière fluide, tandis que la valeur implicite doit être traitée et découverte à l'aide d'une technologie d'algorithme avancée.
Il est raisonnable de comparer les données aux ingrédients alimentaires. La qualité des données est cruciale, tout comme la technologie et les moyens de traitement des données, ce qui équivaut à être un excellent chef. Avec la popularisation des capacités de cloud computing et le développement de plates-formes MaaS « low-code », le seuil d'accès à la technologie de l'intelligence artificielle a progressivement été abaissé, permettant à davantage de personnes d'accéder à la technologie de l'IA et de l'appliquer.
Une fois que les entreprises peuvent facilement obtenir la technologie de l'IA, la prochaine étape clé consiste à établir un processus de gouvernance des données spécifiquement pour les applications d'IA. Ce sera une nouvelle direction pour le développement de la gouvernance des données.
Dans les activités de gouvernance des données d'IA, en plus d'améliorer continuellement le travail d'amélioration de base de la qualité des données, il est également nécessaire de créer des ensembles de données d'IA de haute qualité.
Par exemple, sur la base d'une stratégie spécifique, sélectionnez des échantillons de données représentatifs qui sont importants pour l'amélioration du modèle, ou utilisez des méthodes manuelles ou semi-automatiques pour créer un ensemble de données régularisées conformes au paradigme du processus de formation.
La question est alors de savoir quelles sont les orientations spécifiques de mise en œuvre des applications numériques basées sur l'IA ?
En fait, c'est très simple. L'essence de l'IA est l'automatisation, et l'intelligence artificielle elle-même est également une branche importante de la technologie d'automatisation.
Le premier concerne les applications de perception. Extrayez automatiquement des informations commerciales précieuses à partir de données multimodales (images, texte, vidéo, audio, etc.) pour répondre aux questions actuelles. ce qui s'est passé.
Par exemple, analyse de texte intelligente, reconnaissance des fonctionnalités vocales, surveillance des images en temps réel, etc.
La seconde concerne les applications cognitives. Utilisez les informations ci-dessus pour prédire des scénarios inconnus (scénarios actuellement inconnus ou situations futures) et répondre aux questions liées à quel avenir.
Par exemple, prévision d'indicateurs financiers, alerte de catastrophe naturelle, évaluation des risques liés aux équipements, etc.
Le troisième concerne les applications de prise de décision (génération). Sur la base des réponses à ce qui est maintenant et dans quel avenir, dites aux personnes ou aux machines quoi faire et répondez comment aux questions.
Par exemple, recommandation automatique de contenu, génération intelligente de documents, planification dynamique des ressources, formulation de plans de maintenance, etc.
Les attributs intelligents de la technologie de l'IA proviennent des connaissances commerciales et de l'expérience d'expert contenues dans les ressources de données elles-mêmes.
La création et le déploiement d'éléments de données sous la forme de modèles d'IA peuvent rapidement reproduire la capacité de l'entreprise et créer une organisation intelligente et basée sur la connaissance très efficace !
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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
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
