인공지능이 혁신의 주요 원동력인 이유
최근 몇 년간 인공지능은 점차 신흥 기술에서 필수 기술로 변모하고 있습니다. 더 큰 기업 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 AI 혁신으로 초점이 옮겨졌습니다. AI는 훌륭한 조력자이지만 과학 프로젝트와 개념 증명을 위한 시간은 빠르게 부족해지고 있습니다. AI 사업은 2022년에는 장기적 확장성에 중점을 두고 규모, 전략적 중요성, 미션 중요성 등이 성장할 것으로 예상된다. 최근 "2022년 가장 중요한 기술"이라는 제목의 전기 전자 엔지니어 연구소(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 연구에서 최고 정보 책임자(CIO), 최고 기술 책임자(CTO) 및 기술 리더의 95%는 인공 지능이 거의 모든 분야에서 혁신의 주요 동인이 될 것이라고 믿었습니다. 산업 분야.
대부분의 CIO는 이 문제를 처리하기 어려울 것입니다. 거대 기술 기업 외에도 많은 상용 IT 기업이 여전히 인공 지능에 대해 배우고 있습니다. AI에는 매우 광범위한 응용 프로그램이 있기 때문에 CIO가 직면한 주요 문제 중 하나는 투자 수익이 가장 높은 사용 사례에 투자하도록 보장하는 것입니다.
주목할 만한 인공지능 트렌드
이러한 배경에서 리더들은 올해 인공지능의 여러 트렌드에 주목해야 합니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다.
데이터 전쟁이 최대 이슈
대부분의 기업은 아직 인공지능 개발 초기 단계에 있습니다. 이들 기업은 최첨단 데이터베이스를 구축해야 합니다. 대부분의 AI 모델은 막대한 양의 데이터를 소비하므로 기업은 수천 개의 데이터 소스를 수용할 수 있도록 확장할 수 있는 적응형 데이터베이스를 개발해야 합니다.
이러한 모델은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 통합하여 신뢰할 수 있고 의미 있는 데이터 과학자에게 전달할 수 있습니다. 보다 확장 가능한 데이터를 위해서는 기존의 데이터 웨어하우스 기술과 관계형 저장소를 보완하여 추출, 변환, 로드해야 하며, 많은 경우 실시간 처리를 위해 데이터 스트림을 제공해야 합니다.
자동화된 프로세스 발견은 로봇 프로세스 자동화 노력을 촉진합니다
세상은 더욱 질서정연한 곳이 될 것입니다. 비즈니스 리더는 최신 프로세스 검색 기술을 사용하여 기업 내 자동화 잠재력을 확인할 수 있습니다. 이러한 기술은 자동화 환경에만 초점을 맞추지 않더라도 다른 방법으로는 얻을 수 없는 프로세스 관련 통찰력을 제공합니다. 프로세스 마이닝, 작업 마이닝 및 새로운 대화 마이닝 기술은 린 개발을 촉진하고 기업에 로봇 프로세스 자동화 파이프라인을 구축할 수 있는 보다 자율적인 방법을 제공합니다. 이러한 기술의 향후 발전으로 인해 지능형 자동화의 사용이 크게 늘어날 것입니다.
인공지능은 효과적인 공급망을 가능하게 합니다
미래에는 스마트 공급망 애플리케이션이 예외가 아닌 표준이 되어야 합니다. 공급 및 수요 예측부터 디지털 제조 및 물류에 이르기까지 공급망은 끊임없이 변화하고 인공 지능 지원이 필요하며 가장 중요한 것은 미래 지향적이어야 합니다.
인재 부족으로 발전이 위협받고 있습니다
인공지능 시장이 빠르게 발전함에 따라 효과적인 인력 관리는 상업 IT 기업의 주요 차별화 요소가 되었습니다. 여기에는 포용 문화와 평생 학습을 지원하기 위한 업계 최고의 채용 및 유지 관련 노력이 포함되어야 합니다. AI 기술을 보유한 사람들에 대한 시장 경쟁이 그 어느 때보다 치열했으며 이러한 추세는 수년간 지속될 것으로 예상됩니다. 따라서 모든 유형의 비즈니스와 산업에서 전략적 제휴가 필요합니다.
인공 지능이 IT 생산성을 변화시키다
미래의 IT 환경은 인간 기술 전문가가 혼자서 처리하기에는 너무 강력하고 복잡할 것입니다. CIO가 만든 최신 시스템 관리는 AI 배포가 증가할 또 다른 영역이 될 것입니다. 사람들은 이러한 시스템을 그냥 운영할 수 없습니다. AI는 이러한 시스템에 필요한 관찰 가능성, 개입 및 심층 분석을 가능하게 합니다.
생성 인공 지능에 대한 관심이 높아지고 있는 만큼, 애플리케이션 개발에 대한 비즈니스 도움을 기대합니다. 2022년에 CIO는 AI가 엔지니어링 부서 내 개발자 생산성에 미치는 엄청난 영향도 평가할 것입니다. 최근 상당한 진전에도 불구하고 이 분야에 대한 연구의 오랜 역사가 있어 왔습니다.
위 내용은 인공지능이 혁신의 주요 원동력인 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
