発展途上国は会話型 AI の変革からどのような恩恵を受けることができるか
テクノロジーは、私たちが商品を売買する方法を変えました。電子商取引の成長のおかげで、トレーダーはいつでも事実上世界中のどこでも製品やサービスを取引できるようになりました。
これにより、多くの西側諸国で貿易プロセスがより容易かつ効率的になりましたが、同時に、新興市場国および発展途上国(EMDE)の他の何百万もの中小企業が後回しにされました。これは、テクノロジーの導入が遅れていることと、顧客が金融プロバイダーやテクノロジープロバイダーと常に同じ言語を話すとは限らないという事実により、企業はすでに直接的な不利な立場にあるためです。
これにもかかわらず、先進国市場のライバルとの差を縮めることを可能にする新しいソリューションが登場しました。人工知能 (AI) は、これらの障害を克服し、ビジネスを成長させ続けるのに役立ちます。必要なハードウェアはスマートフォンとインターネットだけです。
次の 2 つの形式の人工知能は、新興市場および発展途上市場のトレーダーにすでに大きな影響を与えています。
会話型 AI
会話型 AI は、顧客コミュニケーションの向上をサポートするように設計されています。自然言語処理 (NLP) を使用することで、企業は人間の言語を自動的に処理して理解できます。また、これを使用してテキストや音声の意味を分析し、適切で関連性のある応答を生成することもできます。
これは、言語制限のためにこれまでデジタル コマースから除外されていたトレーダーにとって大きな変革となります。即座に正確な翻訳を提供することで、あらゆる問い合わせやリクエストに迅速に対応できます。
ナイジェリアを例に挙げると、この国には 500 以上の言語または方言があり、自国の言語のみを話す企業は、自国民向けか世界向けかにかかわらず、地元コミュニティの外で販売することはできません。ただし、人工知能を使用することで、これらの市場に簡単に参入し、参加できるようになります。
一般的なタイプの会話型 AI は検索バーです。ユーザーの検索クエリを解釈し、クエリとトレーニングされたデータの理解に基づいてユーザーに応答を提供します。これにより、企業はコンバージョン率を高め、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、生産性と業務効率を向上させ、コストと人的エラーのリスクを削減できます。
生成型人工知能
人工知能新しい独自のコンテンツを作成するために使用できます。生成 AI は、顧客の閲覧パターン、購入履歴、主要な行動情報を迅速に分析することで、顧客の興味に響く、関連性の高いパーソナライズされたキャンペーン、画像、ターゲットを絞ったオファーを生成し、リアルタイムでショッピング エクスペリエンスを向上させることができ、それによって販売コンバージョン率を向上させます
人工知能の将来の用途
将来的には、人工知能は売上を伸ばし、顧客の成果を向上させるために使用できる多くのアプリケーションを生み出すでしょう。その中で、会話型人工知能の重要な用途は、企業向けの取引を管理するために営業ボットを導入することで交渉を自動化することです。
このテクノロジーは、顧客に個人用の仮想セールス アシスタントを提供し、交渉を可能にするためにも使用できます。人間と対話することなく、条件や特別オファーを確認し、企業との関係を構築し、サービスと販売を促進し、効率を向上させます
以上が発展途上国は会話型 AI の変革からどのような恩恵を受けることができるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
