Revolusi Kepintaran Buatan: Empat Petua untuk Kekal Berdaya Saing
Penggunaan alatan kecerdasan buatan (AI) semakin mendapat momentum dalam kalangan organisasi merentas semua industri. Semasa perniagaan anda mengembangkan strategi AInya, pertimbangkan beberapa nasihat praktikal.
Dengan populariti kecerdasan buatan (AI), aplikasinya menjadi semakin biasa. Sepanjang dua tahun yang lalu, lebih separuh daripada syarikat telah mempercepatkan pelancaran AI mereka, merevolusikan masa depan kerja.
Pemudahan dan komoditi alatan AI memudahkan penggunaan potensi sebenar AI. Institusi perbankan telah menggunakan AI untuk mengesan dan mencegah penipuan, sekolah menggunakan sistem untuk membantu pelajar belajar dengan lebih pantas dan menyedarkan guru tentang masalah, dan pengurus rantaian bekalan menyepadukan penyelesaian hujung ke hujung untuk menangani cabaran pemerolehan dan pengedaran.
Sesetengah organisasi baru memulakan perjalanan pelaksanaan mereka, manakala organisasi lain sedang bergelut untuk memahami kesannya, jadi adalah penting untuk memahami keluasan dan potensi sepenuhnya yang dimiliki teknologi, terutamanya apabila ia melibatkan persaingan sebagai kelebihan.
1. Tentukan tempat AI sesuai dengan operasi anda
Banyak organisasi perusahaan bergelut dengan inersia dalaman apabila melibatkan penggunaan teknologi, dan perubahan skala ini boleh mengganggu proses harian biasa. Memahami dan menilai semula perniagaan harian adalah perlu untuk mencari laluan ke hadapan yang paling lancar.
Jangkakan beberapa tentangan pada peringkat awal penerimaan, halangan biasa yang disebabkan oleh ketegaran dalaman terhadap perubahan, terutamanya dalam sektor awam atau industri penjagaan kesihatan yang sering terperangkap dalam cara kerja pertengahan yang lapuk. Mencabar proses perniagaan standard dan menggalakkan pemimpin untuk mengamalkan cara pemikiran dan operasi baharu adalah kritikal.
Terdapat banyak cara untuk memanfaatkan teknologi ke potensi penuhnya. Mulakan dengan mengenal pasti titik kesakitan, tunjukkan cara teknologi boleh mengurangkan masalah, menyelaraskan operasi dan mendedahkan cara untuk meningkatkan hasil pelanggan. Ini mungkin termasuk menganalisis tingkah laku untuk membina model churn pelanggan yang kompleks dan memberikan keterlihatan yang mendalam tentang kemungkinan mereka membawa perniagaan mereka ke tempat lain. Sebagai alternatif, pasukan boleh menggunakan pembelajaran mesin pada maklumat perkhidmatan pelanggan untuk mengenal pasti tanda merah atau kebimbangan umum.
2. Cipta asas dipacu data
Penggunaan AI yang bertanggungjawab dan berkesan membawa kepada soalan kritikal yang dipacu data: Bagaimanakah data digunakan secara dalaman pada set Data yang berbeza? Bagaimanakah kita memanfaatkan AI merentas organisasi kita?
Menjawab soalan ini memerlukan pemikiran yang mengutamakan data. Syarikat yang paling berjaya hari ini telah mula menangkap data dalaman strategik mengenai prestasi, pengalaman pelanggan dan hasil perniagaan yang mengalu-alukan kebolehskalaan dan kebolehcapaian—semakin banyak data yang ada, lebih banyak AI boleh digunakan dalam perusahaan.
Contohnya, senarai main DiscoverWeekly Spotify ialah contoh utama cara pendekatan AI terdorong data boleh membuat cadangan kandungan penstriman. Dengan membina asas berdasarkan cerapan dan amalan terdorong data, organisasi seperti Spotify boleh meningkatkan kesetiaan pelanggan dengan ketara sambil memperoleh cerapan tentang tabiat pengguna dan pilihan mendengar yang akan membentuk masa depan syarikat.
3 Ambil satu langkah kecil dan anda akan memberi impak yang besar
Mudah untuk tersesat dalam janji dan gembar-gembur teknologi, tetapi mulakan dari kecil, terutamanya apabila ia berkaitan dengan tiruan anda. kecerdasan Permulaan perjalanan pintar. Cari cara untuk meningkatkan pengalaman dan pertimbangkan di mana tugas yang membosankan boleh diringankan. Apabila membangunkan strategi anda, gunakan cerapan data untuk mengenal pasti penambahbaikan proses untuk menjimatkan masa, mengurangkan kos dan mengurangkan beban kerja.
Sektor penjagaan kesihatan adalah contoh yang baik. Organisasi penjagaan kesihatan semakin bergantung pada kecerdasan buatan untuk menyelesaikan tugas seperti penyimpanan rekod elektronik, yang secara tradisinya merupakan proses yang memakan masa dan terdedah kepada ralat. Ambil pendekatan yang perlahan dan berkaedah untuk memasukkan teknologi baharu ke dalam aliran kerja, bukannya menaikkan setiap proses dan memastikan ahli pasukan tetap terbuka kepada cara kerja baharu.
Melantik juara AI atau pasukan berdedikasi yang memahami aplikasi teknologi dan peluang berpotensi merupakan asas untuk memajukan AI di tempat kerja.
4. Memberi komitmen sumber pasukan untuk menyokong AI
Melantik juara AI atau pasukan berdedikasi yang memahami aplikasi teknologi dan peluang berpotensi merupakan asas untuk memajukan AI di tempat kerja. Apabila penerimaan meningkat, pasukan ini boleh berfungsi sebagai sumber utama, terutamanya berkaitan dengan bidang perniagaan tertentu.
Membina kuasa dalaman pengetahuan dan penyokong juga boleh meningkatkan keselesaan, keterbukaan dan keterujaan tentang teknologi baharu dengan ketara. Tanpa pasukan yang berdedikasi ini, perniagaan lebih cenderung bergelut dengan menggunakan AI, kehilangan sebarang potensi kelebihan daya saing yang boleh disediakan oleh AI.
Revolusi kecerdasan buatan masih jauh dari sempurna. Ini baru permulaan.
Memandangkan transformasi digital dan revolusinya terus berkembang, organisasi yang memulakan perjalanan lebih awal akan berada di barisan hadapan perubahan, jauh mendahului mereka yang menunggu untuk berubah. Perkara yang sama berlaku untuk transformasi AI. Selain meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos serta masa henti, AI akan membolehkan kami melakukan perkara yang tidak dapat kami lakukan sebelum ini, mengalu-alukan inovasi pada skala.
Melaksanakan AI dengan sewajarnya merentas perusahaan memungkinkan untuk membezakan satu perniagaan daripada yang lain. Untuk menetapkan organisasi anda untuk kejayaan jangka panjang, mulakan dengan jelas tentang tempat untuk menerima pakai dan melaksanakan AI, dapatkan pembelian dalaman dengan bantuan juara AI, dan jangan mencuba terlalu banyak, terlalu cepat. Dengan mengambil pendekatan yang bertimbang rasa, dipacu data, perniagaan boleh masuk dan cemerlang dalam revolusi AI di hadapan.
Atas ialah kandungan terperinci Revolusi Kepintaran Buatan: Empat Petua untuk Kekal Berdaya Saing. 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

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 |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

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 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
