2024 年のエンタープライズ人工知能開発の主なトレンド
#1. エンタープライズ AI のカスタマイズ
企業は、特定のニーズと目標に適応する人工知能ソリューションを必要としています。重要な側面です。顧客体験の向上、業務プロセスの合理化、意思決定の最適化など、人工知能はパーソナライズされた企業環境に常に適応しています。この傾向により、企業は AI の可能性を最大限に活用して、独自の課題や機会に対処できるようになります。
2. オープンソースの人工知能モデル
オープンソースの人工知能モデルの普及により、高度な人工知能テクノロジーへのアクセスが民主化され、企業は開発を加速し、イノベーションを促進できるようになります。 。これらのモデルを活用することで、企業は独自システムの制限を受けることなく、最先端の AI 機能にアクセスできます。この傾向は、AI コミュニティ内でのコラボレーションと知識の共有を促進し、集団的な進歩と発展を促進します。
3. API 主導の人工知能とマイクロサービス
API は、人工知能の機能と既存のエンタープライズ システムとのシームレスな統合を促進し、企業が人工知能を活用できるようにします。諜報能力。マイクロサービス アーキテクチャは、AI ソリューションをモジュール式コンポーネントに分割することで、この統合をさらに強化し、展開と管理を容易にします。この傾向により、企業は柔軟かつスケーラブルな方法で人工知能を導入できるようになり、それによって組織全体のプロセスの効率と機敏性が向上します。
4. 国家的優先事項としての人工知能
世界中の政府は AI の戦略的重要性を認識しており、自国の研究と応用における AI の導入を促進するための投資を増やしています。 。この傾向は、経済成長、イノベーション、国家競争力を促進する人工知能の可能性に対する認識の高まりを反映しています。 AI への取り組みを優先することで、政府は AI の開発と利用を活用する最前線に立つことができると同時に、ビジネス イノベーションを可能にする環境を構築することができます。
5. マルチモーダル生成人工知能
インテリジェント テクノロジーはテキストから画像、音声、その他のモードに拡張し、仮想エージェントやコンテンツ作成ツールの新たな可能性を解き放ちます。この傾向により、企業はユーザーにとってより没入型で魅力的なエクスペリエンスを作成できるようになり、仮想アシスタント、コンテンツ生成、メディア制作などの分野でのイノベーションが推奨されます。これらの新しいツールは、ユーザーの感触と魅力を改善して、より表現力豊かで魅力的なエクスペリエンスを作成し、より優れた感覚体験と魅力を生み出し、コンテンツ生成やメディア制作などの分野でのイノベーションを向上させることができます。
6. 人工知能の安全性と倫理
人工知能技術の急速な発展により、人々はその安全で倫理的な使用についてますます懸念を抱くようになりました。企業は、AI 導入を責任を持って管理するためのガイドラインとフレームワークを導入し、偏見、透明性、説明責任に関する問題に取り組んでいます。この傾向は、AI の開発と展開における倫理的配慮の重要性を浮き彫りにし、利害関係者間の信頼と信念を育みます。
7. 人工知能主導のサイバーセキュリティ
サイバー脅威がますます複雑になるにつれ、企業データとインフラストラクチャを保護するには人工知能主導のサイバー セキュリティ ソリューションが不可欠です。致命的。人工知能テクノロジーは、これまでよりも迅速かつ効果的にセキュリティ インシデントを予測、検出し、対応するために使用されています。この傾向により、企業はデジタル資産を保護しながら、絶えず変化するサイバー脅威に先手を打つことができます。
8. サプライ チェーン管理における人工知能
人工知能は、需要予測、物流の最適化、在庫管理の強化のための予測分析を提供することにより、サプライ チェーン管理に革命をもたらしています。この傾向により、企業は AI 主導の洞察と自動化を活用して、業務効率を向上させ、コストを削減し、顧客満足度を向上させることができます。
9. 人工知能は持続可能な開発を促進します
持続可能な開発計画を促進するために、ますます多くの企業が人工知能を使用してリソースの利用を最適化し、利益を最大化し始めています。 。この傾向は、地球規模の環境課題に対処し、社会にプラスの影響をもたらす AI の可能性に対する意識の高まりを反映しています。 AI を活用することで、企業は無駄を減らしコストを節約しながら成長を続け、業務効率を向上させることができます。この傾向は、地球規模の環境課題の解決と持続可能な社会の発展の促進における人工知能の潜在的な影響を反映しています。 AI を活用して持続可能性を実現することで、企業は業務効率を向上させ、無駄を削減し、未来に貢献することができます。
10. ヘルスケアにおける人工知能
ヘルスケア業界は、患者ケアと結果を向上させるために、診断、個別化された治療計画、業務効率化に人工知能を使用しています。この傾向は、医療提供における人工知能の変革的な影響を浮き彫りにし、精密医療、疾患の早期発見、臨床上の意思決定の強化を可能にします。
ビジネスの世界は人工知能革命の瀬戸際にあり、これらの傾向は企業の運営と競争の方法を再構築しています。人工知能は進化し続けるにつれて、その可能性を実現しようとする企業に新たなレベルの効率、革新、成長をもたらすことが約束されています。こうしたトレンドに遅れずに AI テクノロジーを戦略的に活用することで、企業は競争上の優位性を獲得し、デジタル時代における持続可能な成功を推進することができます。
以上が2024 年のエンタープライズ人工知能開発の主なトレンドの詳細内容です。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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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。

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 |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

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

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
