Menewaskan Kemelesetan Menggunakan AI Agile
Pasukan IT dalam perniagaan berada di bawah tekanan yang semakin meningkat selepas Bank of England meramalkan kemelesetan dan inflasi selanjutnya. Eksekutif perniagaan memerlukan cerapan data masa nyata untuk membuat keputusan sambil mengurangkan perbelanjaan dan belanjawan Banyak jabatan IT mungkin menghadapi pembekuan kakitangan atau belanjawan. Ini sudah berlaku di banyak syarikat teknologi besar, dengan beberapa pengambilan pekerja perlahan dan yang lain memotong pekerjaan.
Masalah di sini ialah ketangkasan, atau kekurangannya. Perniagaan mesti cukup fleksibel untuk bertindak balas terhadap cabaran sedemikian supaya lincah dalam menangani isu-isu yang akan datang.
Kecerdasan Buatan dan Ketangkasan
Dalam perniagaan perusahaan, terdapat berjuta-juta jenis data Berbeza kegunaan, jadi mencipta aliran kerja perlu seintuitif dan semudah mungkin. Sebagai contoh, pasukan jualan mesti dapat menyambung ke aplikasi kegemaran mereka dan meningkatkan penglibatan pelanggan dengan komunikasi tersuai sambil memastikan pendapatan mengalir dengan mengautomasikan penghantaran dokumen transaksi, pemenuhan pesanan dan proses penghantaran dan pembayaran.
Di sinilah kecerdasan buatan dimainkan. Penyelesaian AI boleh menyelaraskan perniagaan dengan membimbing pengguna bukan teknikal ini melalui tugasan data yang sebaliknya memerlukan masa dan perhatian pembangun berkemahiran tinggi.
Oleh itu, mempunyai "kecerdasan buatan dan ketangkasan" dalam perusahaan bukan sahaja boleh memecahkan silo data dalam perusahaan, tetapi juga membolehkan pekerjanya melakukan lebih banyak untuk diri mereka sendiri.
Infrastruktur AI yang benar-benar moden boleh menjadikan proses ini lebih mudah, dengan perisian pandu kendiri yang membolehkan pengguna perniagaan menguruskan saluran paip data mereka sendiri, membebaskan pasukan IT untuk melakukan kerja Tugasan nilai tambah .
Perusahaan yang digunakan untuk menyelesaikan masalah penyepaduan dengan memasukkan banyak pembangun. Hari ini, dengan tumpuan pada perisian kod rendah/tiada kod mudah, masalah ini boleh diselesaikan dengan mudah melalui kuasa kecerdasan buatan.
Kesederhanaan
Memanfaatkan kecerdasan buatan yang berkuasa untuk pengguna bukanlah perkara baharu, malah kebanyakan pekerja dalam perniagaan melakukannya setiap hari Menggunakan teknologi kecerdasan buatan , seseorang mungkin tidak menyedarinya: contohnya, aplikasi peta pada telefon pintar menggunakan kecerdasan buatan lanjutan untuk meramalkan laluan terpantas dari A ke B.
AI dalam penyepaduan data berfungsi dengan cara yang hampir sama, menggunakan teknik pembelajaran pintar untuk meramalkan laluan paling cekap bagi data.
Penyelesaian ini belajar daripada sejumlah besar data sejarah, melombong data untuk menghasilkan pengesyoran standard emas yang membantu pengguna membuat keputusan yang lebih pantas dan lebih baik.
Penyelesaian moden menjadikannya lebih mudah dengan menggunakan pembantu bersepadu menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mencadangkan langkah seterusnya untuk membina saluran paip data dengan ketepatan sehingga 90%: Ini bukan sahaja Anda boleh mempercepatkan sehingga satu aliran kerja, dan anda juga boleh mempercepatkan transformasi digital keseluruhan perniagaan anda.
Hampshire Bank & Trust ialah satu organisasi yang benar-benar memahami perkara ini, memanfaatkan pembantu bersepadu AI dan infrastruktur tanpa kod kod rendah yang mudah untuk mengintegrasikan pelbagai aplikasi dengan mudah dan Alat disambungkan bersama-sama. Dengan mengurangkan masa pembangunan untuk aliran kerja bersepadu, pasukan IT menjadi lebih tangkas dan boleh menumpukan pada tugas yang memacu pertumbuhan dan bukannya dibebani oleh tugas yang berulang.
Bukti masa hadapan
Penyelesaian perisian moden bukan sahaja lebih pantas, lebih tepat, tetapi yang paling penting lebih berpandangan ke hadapan, meningkatkan perniagaan Keupayaan untuk kekal tangkas dalam menghadapi cabaran yang mendatang.
Memandangkan teknologi AI dan pembelajaran mesin ini terus belajar, perusahaan boleh yakin bahawa mereka boleh menghadapi cabaran semasa dan masa depan dengan infrastruktur berskala yang boleh berskala dari hampir mana-mana data pengangkutan Sumber, termasuk aplikasi dan data serta persekitaran di premis dan pengkomputeran awan.
Walaupun tiada siapa yang tahu apa yang akan berlaku pada masa hadapan, apabila nilai data berkembang dan pengumpulannya meningkat, keupayaan untuk menyesuaikan dan memecahkan halangan dalam perniagaan anda adalah kunci untuk mengendalikan sebarang situasi .
Kekalkan kesepaduan
Dalam banyak perusahaan, terdapat hubungan permusuhan antara penyumbang individu dan pasukan teknikal mereka apabila pengguna perniagaan cuba mendapatkan yang terbaik daripadanya alat teknologi, sementara kakitangan IT cuba mengekalkan perniagaan dan pasukannya sebagai unit yang bersatu padu.
Memandangkan aplikasi dan alatan terus berinovasi, pengguna perniagaan kurang memerlukan penglibatan IT kerana mereka boleh "DIY" penyelesaian untuk diri mereka sendiri, tetapi kebebasan ini membawa pasukan ke arah yang berbeza secara radikal dan mewujudkan kesinambungan kekeliruan dalam perniagaan.
Ini boleh menjadi cabaran ketangkasannya sendiri, kerana di satu pihak pengguna mungkin merasakan IT mereka tidak disokong, manakala di sisi lain, kekusutan alatan dan teknologi boleh meninggalkan perniagaan Terperangkap.
Teknologi integrasi AI dan pembelajaran mesin boleh membantu menyatukan penyumbang individu dengan cara yang padu dengan mengautomasikan penyepaduan dan memperkasakan pengguna untuk mencipta saluran paip mereka sendiri, sambil tetap membenarkan IT kepada Sistem saraf perniagaan menyediakan penyeliaan dan kawalan yang menyeluruh.
Ini membolehkan individu mengembangkan diri dan pasukan mereka sambil mengekalkan rasa kestabilan, bermakna perniagaan boleh kekal tangkas dan responsif dalam menghadapi cabaran masa depan dan semasa.
Sekarang adalah masa untuk menerima kecerdasan buatan
Akhirnya, kekal tangkas bermakna menghilangkan halangan antara perniagaan dan memastikan ia beroperasi sebagai tangkas fungsi unit. Dengan menggunakan teknologi AI berkuasa yang menyatukan data pada satu platform, perniagaan boleh memastikan bahawa semua titik dalam perniagaan mereka boleh disambungkan, sama ada antara data mereka atau pekerja mereka.
Kecerdasan buatan boleh mendayakan, memudahkan dan mempertingkatkan data, meningkatkan ketangkasan perusahaan dan membenarkan pekerja yang paling penting meneruskan tugasan yang paling penting.
Atas ialah kandungan terperinci Menewaskan Kemelesetan Menggunakan AI Agile. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
