Microsoft と IDC の最新レポート: AI への 1 ドルの投資ごとに 3.5 ドルの利益がもたらされる
Microsoft と IDC は、企業における AI のアプリケーションと商業的価値を深く調査するための調査レポートを共同でリリースしました。その中で、回答者の 71% がすでに AI を使用していると回答しており、企業は AI を導入してから平均 14 か月で投資収益率が得られ、1 ドルの投資で 3.5 の収益が得られます。米ドル、回答者の 52% が、熟練労働者の不足が AI の実装と拡張における最大の障害であると回答しました。さらに、この調査では、AI が従業員エクスペリエンス、顧客とのやり取り、社内ビジネス プロセスなどの分野で多くの革新的なブレークスルーをもたらしていることがわかりました。
AI知能技術の社会への普及に伴い、経済への影響はますます大きくなっています。今日、さまざまな組織が、AI インテリジェント テクノロジーによってもたらされる大きな変化に徐々に気づき始めています。ただし、AI インテリジェント テクノロジーに投資する場合、ビジネス上の重要性と価値が意思決定の鍵となります。ビジネスリーダーや意思決定者は、AIを使用して組織内で価値を生み出すのに最適な業界とアプリケーションシナリオ、投資収益率、価値実現の予想時間などを理解し、主要な手順を明確にする必要があります。実装のために。企業にとって、AI テクノロジーの使用により、生産効率が向上し、コストが削減され、顧客エクスペリエンスが向上し、それによって競争力と市場シェアが向上します。同時に、AI テクノロジーは、企業が大量のデータを分析し、潜在的なビジネスチャンスや市場動向を発見し、戦略的意思決定を強力にサポートするのにも役立ちます。したがって、AI インテリジェント テクノロジーへの投資はトレンドであるだけでなく、企業が持続可能な発展を達成するための鍵の 1 つでもあります。
企業が AI インテリジェント テクノロジーによってもたらされる機会とビジネス価値を理解できるようにするために、IDC は世界中の 2,000 人を超えるビジネス リーダーと意思決定者を調査し、AI が組織にどのように経済的利益をもたらすことができるかを調査しました。この調査はマイクロソフトのワーク トレンド インデックスの結果に基づいており、新たな収益源の創出、独自の顧客エクスペリエンスの提供、内部プロセスの改善など、企業が AI スマート テクノロジへの投資からどのような利益を得られるかを分析しています。調査の主な結果は次のとおりです:
◉ 回答者の 71% が自社ですでに AI テクノロジーを使用していると回答;
◉ AI スマート テクノロジー プロジェクトの 92% が 12 か月以内に完了するか、1 日以内に導入を完了より短い時間;
◉ 企業は AI インテリジェント テクノロジーを導入した後、平均 14 か月以内に投資収益率を得ることができます;
◉ すべての企業の AI インテリジェント テクノロジーへの投資 1 ドルの投資で、平均利益は 3.5 米ドル;
◉ 回答者の 52% は、熟練労働者の不足が AI インテリジェント テクノロジーの導入と拡大に対する最大の障害であると回答しました。
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この調査は、AI テクノロジーのビジネス価値を完全に証明しています。私たちは現在、従業員エクスペリエンスと顧客とのやり取りを改善しています。内部ビジネス プロセスや内部ビジネス プロセスなどのコア シナリオにもたらす変化を分析し、AI テクノロジーがボトルネックを突破するイノベーションにどのように役立つかについても説明します。生成 AI インテリジェンス テクノロジーの助けにより、この価値は世界中で飛躍的に増加しました。
IDC AI およびオートメーション グループの副社長である Ritu Jyoti 氏は、次のように強調しました。「IDC の予測によると、生成 AI インテリジェンス テクノロジーは、今後 10 年間で世界の GDP に 10 兆米ドル近くの成長をもたらすでしょう。 「生成的 AI インテリジェンス テクノロジーへの新たな投資の価値を評価するには、潜在的なコストと負債の価値をシミュレーションしてビジネス ケースを構築する必要があります。」
このイノベーションの波は、AI とアプリケーションの人気を大幅に加速させ、人々の考え方を変えています。 AI によってもたらされるビジネス変革の機会を積極的に受け入れる企業顧客がますます増えています。
以上がMicrosoft と IDC の最新レポート: AI への 1 ドルの投資ごとに 3.5 ドルの利益がもたらされるの詳細内容です。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。

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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。

8 月 14 日のこのサイトのニュースによると、今日の 8 月のパッチ火曜日イベント日に、Microsoft は 22H2 および 23H2 用の KB5041585 更新プログラム、および 21H2 用の KB5041592 更新プログラムを含む、Windows 11 システム用の累積的な更新プログラムをリリースしました。 8 月の累積更新プログラムで上記の機器がインストールされた後、このサイトに添付されるバージョン番号の変更は次のとおりです。 21H2 機器のインストール後、機器のインストール後、バージョン番号は Build22000.314722H2 に増加しました。バージョン番号は Build22621.403723H2 に増加しました。 装置のインストール後、バージョン番号は Build22631.4037 に増加しました。 Windows 1121H2 の更新プログラムの主な内容は次のとおりです。 改善: 改善されました。

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

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
