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Principales tendances du développement de l'intelligence artificielle d'entreprise en 2024
Principales tendances du développement de l'intelligence artificielle d'entreprise en 2024
1. Personnalisation de l'IA d'entreprise
Les entreprises ont besoin de solutions d'intelligence artificielle qui s'adaptent à leurs besoins et objectifs spécifiques, et la personnalisation devient un aspect important. Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience client, de rationaliser les processus opérationnels ou d’optimiser la prise de décision, l’intelligence artificielle s’adapte constamment aux environnements d’entreprise personnalisés. Cette tendance permet aux entreprises d’exploiter tout le potentiel de l’IA pour relever leurs défis et opportunités uniques.
2. Modèles d'IA open source
La prolifération des modèles d'IA open source démocratise l'accès aux technologies d'IA avancées, permettant aux entreprises d'accélérer le développement et de promouvoir l'innovation. En tirant parti de ces modèles, les entreprises peuvent accéder à des capacités d’IA de pointe sans les limitations des systèmes propriétaires. Cette tendance favorise la collaboration et le partage des connaissances au sein de la communauté IA, favorisant le progrès et le progrès collectifs.
3. Intelligence artificielle et microservices basés sur l'API
L'API favorise l'intégration transparente des capacités d'intelligence artificielle avec les systèmes d'entreprise existants, permettant aux entreprises de tirer pleinement parti des capacités de l'intelligence artificielle. L'architecture de microservices améliore encore cette intégration en décomposant les solutions d'IA en composants modulaires, ce qui les rend plus faciles à déployer et à gérer. Cette tendance permet aux entreprises d’adopter l’intelligence artificielle de manière flexible et évolutive, augmentant ainsi l’efficacité et l’agilité de l’ensemble des processus organisationnels.
4. L'intelligence artificielle comme priorité nationale
Les gouvernements du monde entier reconnaissent l'importance stratégique de l'intelligence artificielle et augmentent les investissements pour promouvoir la recherche et l'application de l'intelligence artificielle au sein de leurs frontières. Cette tendance reflète la reconnaissance croissante du potentiel de l’intelligence artificielle pour stimuler la croissance économique, l’innovation et la compétitivité nationale. En donnant la priorité aux initiatives en matière d’IA, les gouvernements peuvent à la fois être à l’avant-garde du développement et de l’utilisation de l’IA et créer un environnement propice à l’innovation commerciale.
5. Intelligence artificielle générative multimodale
La technologie intelligente s'étend du texte aux images, à l'audio et à d'autres modes, ouvrant de nouvelles possibilités pour les agents virtuels et les outils de création de contenu. Cette tendance permet aux entreprises de créer des expériences plus immersives et engageantes pour les utilisateurs, en recommandant des innovations dans des domaines tels que les assistants virtuels, la génération de contenu et la production multimédia. Ces nouveaux outils peuvent améliorer la sensation et l'attrait des utilisateurs pour créer des expériences plus expressives et engageantes, produire de meilleures expériences sensorielles et attrayantes, et améliorer l'innovation dans des domaines tels que la génération de contenu et la production multimédia.
6. Sécurité et éthique de l'intelligence artificielle
Le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle a rendu les gens de plus en plus préoccupés par son utilisation sûre et éthique. Les entreprises mettent en œuvre des lignes directrices et des cadres pour gérer de manière responsable les déploiements d’IA, en abordant les problèmes liés aux préjugés, à la transparence et à la responsabilité. Cette tendance met en évidence l’importance des considérations éthiques dans le développement et le déploiement de l’IA, favorisant la confiance entre les parties prenantes.
7. Cybersécurité basée sur l'intelligence artificielle
À l'heure où les cybermenaces deviennent de plus en plus sophistiquées, les solutions de cybersécurité basées sur l'IA sont essentielles à la protection des données et des infrastructures de l'entreprise. La technologie de l’intelligence artificielle est utilisée pour prédire, détecter et répondre aux incidents de sécurité plus rapidement et plus efficacement que jamais. Cette tendance permet aux entreprises de garder une longueur d’avance sur les cybermenaces en constante évolution tout en protégeant leurs actifs numériques.
8. Intelligence artificielle dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
L'intelligence artificielle révolutionne la gestion de la chaîne d'approvisionnement en fournissant des analyses prédictives pour la prévision de la demande, l'optimisation de la logistique et l'amélioration de la gestion des stocks. Cette tendance permet aux entreprises de tirer parti des informations et de l'automatisation basées sur l'IA pour améliorer l'efficacité opérationnelle, réduire les coûts et accroître la satisfaction des clients.
9. L'intelligence artificielle favorise le développement durable
Afin de promouvoir les plans de développement durable, de plus en plus d'entreprises commencent à utiliser l'intelligence artificielle pour optimiser l'utilisation des ressources et maximiser les bénéfices. Cette tendance reflète la reconnaissance croissante du potentiel de l’IA pour relever les défis environnementaux mondiaux et générer un impact social positif. En tirant parti de l’IA, les entreprises peuvent continuer à se développer et à améliorer leur efficacité opérationnelle tout en réduisant le gaspillage et en réduisant les coûts. Cette tendance reflète l’impact potentiel de l’intelligence artificielle sur la résolution des défis environnementaux mondiaux et la promotion du développement d’une société durable. En tirant parti de l’IA au service du développement durable, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire leurs déchets et contribuer à l’avenir.
10. L'intelligence artificielle dans les soins de santé
Le secteur de la santé utilise l'intelligence artificielle pour le diagnostic, la planification de traitement personnalisée et l'efficacité opérationnelle afin d'améliorer les soins et les résultats des patients. Cette tendance met en évidence l’impact transformateur de l’intelligence artificielle sur la prestation des soins de santé, permettant une médecine de précision, une détection précoce des maladies et une prise de décision clinique améliorée.
Le monde de l’entreprise est à l’aube d’une révolution de l’IA, et ces tendances remodèlent la façon dont les entreprises fonctionnent et sont compétitives. À mesure que l’intelligence artificielle continue d’évoluer, elle promet d’apporter de nouveaux niveaux d’efficacité, d’innovation et de croissance aux entreprises désireuses de réaliser son potentiel. En suivant ces tendances et en exploitant stratégiquement les technologies de l’IA, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel et assurer une réussite durable à l’ère numérique.
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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
