Kelebihan kecerdasan buatan dalam runcit B2B
Penyepaduan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan
(AI) dengan data besar yang mengutamakan pelanggan telah merevolusikan pelbagai industri, termasuk runcit. Pandemik COVID-19 telah mempercepatkan penggunaan pendigitalan dan AI, memaksa penggubal dasar untuk serius mempertimbangkan penggunaan AI yang bertanggungjawab sambil melindungi pengguna dan memastikan pasaran yang adil. AI berpusatkan data ialah anjakan revolusioner daripada pendekatan berpaksikan model dan kod, dengan tumpuan yang lebih besar pada memanfaatkan data untuk meningkatkan sistem AI. Ia melibatkan memanfaatkan penyelesaian seperti pengurusan data khusus AI, data sintetik dan teknologi pelabelan data untuk menangani pelbagai cabaran data, termasuk kebolehcapaian, kapasiti, privasi, keselamatan, kerumitan dan skop. Terdapat trend yang semakin meningkat untuk menggunakan AI generatif untuk mencipta data sintetik, mengurangkan keperluan untuk data dunia sebenar untuk melatih model pembelajaran mesin dengan berkesan. Menurut ramalan Gartner, menjelang 2024, 60% daripada data yang digunakan untuk kecerdasan buatan akan menjadi sintetik, membolehkan simulasi senario kehidupan sebenar dan masa depan sambil mengurangkan risiko kecerdasan buatan dengan ketara, peningkatan ketara daripada 1% pada 2021 Pertumbuhan
Kecerdasan Buatan dalam Peruncitan B2B: Faedah dan Risiko
Industri runcit sedang mengalami transformasi yang mendalam yang disebabkan oleh penumpuan kecerdasan buatan
Dengan bantuan data besar yang banyak dan kuasa pengkomputeran mampu milik, model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin mampu mengenal pasti corak dan perhubungan yang kompleks yang di luar kemampuan manusia. Dalam industri runcit B2B, aplikasi kecerdasan buatan memperkemas aliran kerja operasi, meningkatkan pengurusan risiko dan menambah baik pengalaman pelanggan secara keseluruhan. Dengan Penjanaan Bahasa Semulajadi (NLG), analisis data menjadi lebih mudah untuk peruncit, membolehkan keputusan yang lebih bijak
Walau bagaimanapun, menggunakan AI dalam runcit juga membawa beberapa cabaran. Ini boleh membawa kepada isu pembuatan keputusan dan kualiti data yang berat sebelah, mengakibatkan keputusan yang berpotensi diskriminasi dan ramalan yang tidak tepat. Oleh itu, penggubal dasar terlibat secara aktif dalam perbincangan untuk memastikan penggunaan AI yang bertanggungjawab untuk menggalakkan ketelusan, keadilan dan perlindungan pengguna
Penyelidikan AI dan pelaburan permulaan
Industri runcit semakin menerima potensi AI Pengiktirafan yang lebih besar ditunjukkan dalam minat pelaburan dalam penyelidikan dan pemula AI. Startups sedang membangunkan penyelesaian AI termaju yang mengganggu amalan runcit tradisional, dan kejayaan mereka bergantung terutamanya pada penyepaduan data besar yang mengutamakan pelanggan dan membangunkan algoritma AI yang berkuasa dan tepat
Kecerdasan Buatan dalam Teknologi Kawal Selia
Dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan, pengawalseliaan dan teknologi penyeliaan (RegTech dan SupTech) boleh meningkatkan kecekapan dan memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang risiko dan perkembangan pematuhan, membolehkan peruncit mengenal pasti potensi risiko dengan cepat dan memastikan pematuhan kepada piawaian kawal selia dengan menganalisis sejumlah besar data kawal selia Mengatasi persekitaran kawal selia yang kompleks dengan berkesan
Kuasa data besar yang mengutamakan pelanggan dalam automasi pulangan runcit B2B
Menggunakan data besar dan kecerdasan buatan yang mengutamakan pelanggan, platform automasi pulangan runcit B2B dapat menganalisis butiran transaksi, tingkah laku pelanggan, maklum balas dan pilihan, dan dengan mengoptimumkan kecekapan operasi dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Platform ini menyepadukan sistem AI dengan tahap autonomi yang berbeza-beza dan mampu membangunkan dasar pulangan yang diperibadikan untuk meningkatkan kesetiaan pelanggan dan mencegah penipuan pulangan
Potensi faedah dan risiko penggunaan AI dalam runcit B2B
melalui aplikasi Teknologi kecerdasan buatan boleh merealisasikan banyak potensi manfaat dalam bidang runcit B2B, termasuk meningkatkan kecekapan operasi, meningkatkan pengalaman pelanggan dan membuat keputusan yang lebih tepat. Walau bagaimanapun, untuk memastikan semua pemain dalam industri peruncitan beroperasi di padang yang sama rata, kebimbangan yang timbul daripada potensi penumpuan kuasa dan isu kualiti data di kalangan syarikat besar mesti ditangani
Runcit berasaskan kecerdasan buatan dan Produk blockchain
The gabungan kecerdasan buatan dan produk runcit berasaskan blokchain membawa kemungkinan baharu untuk meningkatkan kecekapan dan ketelusan. Dalam sistem blockchain, penggunaan aplikasi kecerdasan buatan meningkatkan automasi pengurusan risiko, tadbir urus dan kontrak pintar. Walau bagaimanapun, kebimbangan telah dinyatakan mengenai isu autonomi, tadbir urus dan etika yang dibangkitkan oleh penggunaan kecerdasan buatan dalam kontrak pintar kawal selia sendiri dan runcit terdesentralisasi
Kesimpulan
Data besar dan kecerdasan buatan yang diutamakan pelanggan merentasi industri. kecerdasan telah membawa perubahan besar
Dalam bidang runcit B2B, penggunaan platform automasi pulangan dapat merealisasikan penyelesaian yang diperibadikan melalui kecerdasan buatan, meningkatkan kecekapan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Walaupun aplikasi kecerdasan buatan memberikan peluang yang menarik, penggubal dasar dan pihak berkepentingan industri perlu bekerjasama untuk menangani potensi risiko dan cabaran. Kuncinya ialah memanfaatkan data besar yang mengutamakan pelanggan, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan kecekapan operasi dan kepuasan pelanggan sambil memastikan penggunaan AI yang bertanggungjawab dan beretika dalam ruang runcit B2B
Atas ialah kandungan terperinci Kelebihan kecerdasan buatan dalam runcit B2B. 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
