


Kriteria utama yang perlu anda ketahui semasa mengupah agensi pembangunan perisian AI
Apabila perniagaan mengupah agensi pembangunan perisian AI untuk membantu membangunkan aplikasi, terdapat banyak faktor yang mesti dipertimbangkan. Seperti yang dinyatakan laporan baru-baru ini, terdapat kekurangan teruk pembangun AI yang berkelayakan hari ini.
Banyak perniagaan menyumber luar projek pembangunan AI mereka kerana mereka menghadapi kesukaran mencari pembangun yang berkelayakan sendiri. Nasib baik, proses ini boleh menjadi lebih mudah jika anda bekerjasama dengan agensi pembangunan perisian AI yang betul.
Walau bagaimanapun, perniagaan mesti berhati-hati apabila menggunakan perkhidmatan pembangunan perisian penyumberan luar untuk membangun dan mengendalikan projek AI mereka. Pengembangan perkhidmatan dan kakitangan IT yang betul boleh membezakan produk yang dibangunkan oleh syarikat dan akan meningkatkan pendapatan.
Berdasarkan ini, perniagaan perlu mengetahui beberapa kriteria utama untuk mengupah agensi pembangunan perisian tersuai untuk membantu pemula AI berjaya.
Bagaimana untuk mencari agensi pembangunan perisian yang sesuai untuk pemula AI
Pemula AI memerlukan pakar berpengalaman untuk membantu mereka mencipta aplikasi baharu. Malangnya, memilih agensi pembangunan perisian AI yang baik lebih mudah dikatakan daripada dilakukan. Berita baiknya ialah prosesnya lebih mudah jika anda mengikuti beberapa garis panduan.
- Memilih jenis perkhidmatan yang betul
Terdapat perbezaan besar antara "penyumberan luar" dan "penyumberan luar" yang banyak agensi perekrutan tidak faham sepenuhnya sehingga terlambat . Ekspatriasi bermaksud mengambil pekerja dari syarikat lain. Penyumberan luar adalah pendekatan yang lebih biasa, yang melibatkan pengambilan kontraktor bebas. Kedua-duanya adalah cara yang berdaya maju untuk menambah kakitangan IT. Memutuskan kaedah untuk digunakan biasanya berbeza-beza mengikut kes, dengan beberapa metrik untuk diukur.
- Tentukan belanjawan
Bajet syarikat akan menjadi salah satu faktor utama dalam membuat keputusan sama ada untuk penyumberan luar atau penyumberan luar. Jika perniagaan merekrut pekerja baru, jawatan luar adalah lebih mahal daripada penyumberan luar. Bergantung pada belanjawan, kakitangan mungkin berada di luar kawalan perniagaan, yang mungkin mendorong keputusan untuk menambah pembangun perisian.
Jika syarikat ingin menentukan sama ada memilih penyumberan luar atau penyumberan luar, ia mungkin perlu memberi lebih perhatian kepada penunjuk lain. Kebanyakan perniagaan yang mengambil kakitangan IT dan mengembangkan perkhidmatan lebih suka memberhentikan pekerja untuk keperluan jangka panjang. Walaupun penyumberan luar lebih mahal, faedahnya jauh melebihi kos mengajar pekerja baharu tentang budaya syarikat dan pengalaman projek pembangunan.
- Yuran dan Objektif Perniagaan
Membangunkan aplikasi perisian AI memerlukan pelaburan yang besar, tetapi anda perlu memastikan anda tidak membayar lebih untuk sesuatu perkhidmatan.
Apakah sebab perniagaan perlu menambah pekerja Adakah pekerjaan memerlukan tenaga kerja berkemahiran tinggi atau berkemahiran rendah Adakah skop kerja melibatkan mendalami bahan sensitif yang perlu dirahsiakan oleh perniagaan? sedang mencari tenaga kerja berkemahiran tinggi atau pekerjaan itu melibatkan kerahsiaan korporat, maka anda mungkin ingin mempertimbangkan penyumberan luar daripada penyumberan luar.
Secara keseluruhannya, sejauh manakah produktif pekerja anda Apabila mempertimbangkan perbelanjaan, anda mungkin ingin mempertimbangkan bukan sahaja untuk membayar pekerja, tetapi juga potensi kos insurans dan pendidikan. Pendidikan dan latihan ialah kos yang tidak dipertimbangkan oleh banyak perniagaan, keluk pembelajaran yang perlu dilalui oleh pekerja baharu dan kekurangan produktiviti, jadi ia merupakan kos sebenar untuk menjalankan perniagaan. Di samping itu, syarikat juga mesti mempertimbangkan secara mendalam kos peluang untuk berurusan dengan pekerja jangka panjang.
- Pertimbangkan Reputasi
Perusahaan ingin memastikan bahawa pasukan pembangunan perisian yang mereka gunakan memahami amalan terbaik, dan ini termasuk memastikan mereka memahami perkaitan pembangunan tangkas semasa membangunkan aplikasi AI seks.
Perniagaan mesti memastikan bahawa mereka mempunyai reputasi yang baik dalam bidang ini dan hanya perlu berurusan dengan mereka yang dilabelkan sebagai agensi pembangunan perisian teratas. Industri perisian sangat berdaya saing pada hari ini, dan jika anda bukan orang dalam, ia boleh menyebabkan anda memerlukan banyak wang dan masa sebelum anda boleh merekrut calon yang tepat kerana calon mengetahui beberapa jargon industri. Jika pengambilan tidak dilakukan oleh kakitangan teknikal profesional, adalah mudah untuk ditipu Agensi berpendapat ia telah menemui bakat yang sesuai, tetapi mereka bukan pekerja yang diperlukan oleh syarikat.
Reputasi agensi perisian adalah pertimbangan penting. Sebagai orang luar teknologi, ini adalah cara untuk memahami keberkesanan sesebuah agensi dalam mewujudkan sinergi sebenar antara orang yang membantu perniagaan dan orang yang menjadi teras perniagaan. Sinergi ini penting untuk menyelesaikan kerja dengan cara yang produktif.
- Komunikasi
Apabila perniagaan berurusan dengan pekerja bukan teras atau kontraktor, komunikasi mungkin tidak dianggap sebagai masalah besar. Tetapi untuk mencipta projek yang berjaya dengan cara yang produktif, komunikasi yang baik mesti berlaku antara pekerja baharu dan pekerja teras.
Jika pekerja syarikat tidak mempunyai latar belakang teknikal, maka agensi perisiannya mesti memberitahu pekerja syarikat itu mengetahui cara menerangkannya dengan cara bukan teknikal. Lagipun, produk yang dilancarkan oleh syarikat berkemungkinan besar perlu boleh digunakan oleh khalayak bukan teknikal. Mengapa tidak bermula dengan diri sendiri?
Walaupun agensi perisian mencipta perisian untuk kegunaan dalaman dalam perusahaan, komunikasi proses tersebut masih merupakan bahagian penting dalam kejayaan. Kakitangan organisasi perlu mempunyai pemahaman umum tentang perkara yang boleh dilakukan oleh perisian baharu agar dapat memanfaatkan sepenuhnya atau menggunakannya apabila pembangun perisian tiada. Ini benar terutamanya jika perniagaan mengambil pekerja dari jauh, dan orang tersebut tidak berada di pejabat untuk bertanya soalan dan mungkin tidak berada dalam zon waktu yang sama.
- Kemahiran menyelesaikan masalah
Tiada projek perisian yang sempurna dari awal. Masalah kecil yang timbul dari semasa ke semasa tidak seharusnya mengganggu operasi dan kakitangan penyelenggaraan. Walau bagaimanapun, perniagaan harus melihat cara pasukan bertindak balas terhadap ralat yang tidak dapat dielakkan dalam sistem.
Jadi di manakah syarikat boleh mencari agensi pembangunan perisian terbaik untuk permulaan AI, dari mulut ke mulut ialah cara terbaik untuk mencari agensi pembangunan perisian yang boleh anda percayai? Juga belajar tentang produk yang berjaya daripada pesaing anda. Jika anda tahu siapa yang membina perisian mereka, anda mungkin mencari orang yang sesuai untuk anda.
Pastikan anda meluangkan masa yang sesuai untuk melengkapkan keseluruhan proses pengambilan agensi perisian. Ia mungkin mengambil sedikit masa lagi, tetapi usaha wajar ini pasti akan membuahkan hasil pada akhirnya. Adalah lebih baik untuk menghabiskan sedikit perbelanjaan dan masa mencari yang sesuai daripada mengupah dengan cepat dan menghadapi masalah komunikasi atau pasukan atau kakitangan yang tidak dapat menangani penyelesaian masalah.
Apa yang lebih teruk, syarikat mungkin penyumberan luar apabila mereka mempunyai lebihan kakitangan. Oleh itu, perniagaan memastikan mereka memahami matlamat mereka di dalam dan luar sebelum membuat keputusan kritikal ini. Dengan ini, bantuan yang lebih besar boleh diperolehi melalui penambahan kakitangan yang sesuai.
Cara terbaik dengan agensi pembangunan perisian yang dipercayai. Juga belajar tentang produk yang berjaya daripada pesaing anda. Jika anda tahu siapa yang membina perisian mereka, anda mungkin mencari orang yang sesuai untuk anda. Pastikan anda mengambil masa yang sesuai untuk menyelesaikan keseluruhan proses pengambilan agensi perisian. Ia mungkin mengambil sedikit masa lagi, tetapi usaha wajar ini pasti akan membuahkan hasil pada akhirnya. Adalah lebih baik untuk menghabiskan sedikit perbelanjaan dan masa mencari yang sesuai daripada mengupah dengan cepat dan menghadapi masalah komunikasi atau pasukan atau kakitangan yang tidak dapat menangani penyelesaian masalah. Lebih teruk lagi, syarikat mungkin penyumberan luar apabila mereka mempunyai lebihan kakitangan. Oleh itu, perniagaan memastikan mereka memahami matlamat mereka dari dalam ke luar sebelum membuat keputusan kritikal ini. Dengan ini, bantuan yang lebih besar boleh diperoleh melalui penambahan kakitangan yang sesuai.
Atas ialah kandungan terperinci Kriteria utama yang perlu anda ketahui semasa mengupah agensi pembangunan perisian AI. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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
