Aliran masa depan dalam awan dan kecerdasan buatan generatif
Dalam persekitaran perniagaan yang sentiasa berkembang, data berganda pada kadar yang membimbangkan. Ledakan data telah mewujudkan keperluan mendesak untuk pengurusan data yang cekap dalam organisasi dari semua saiz dan industri. Eksekutif data dicabar untuk mengakses, mengurus, mengedar dan mengekstrak nilai daripada data ini (dalaman, luaran, pihak ketiga) sambil mengekalkan kaitan dan nilainya.
Cara baharu untuk menulisnya ialah: Dalam pendekatan tradisional, kami bergantung pada sistem tradisional, seni bina dan kaedah penyimpanan, yang bukan sahaja membawa kepada kekangan sumber, tetapi juga membawa kos yang tinggi. Akibatnya, semakin banyak organisasi beralih kepada awan sebagai penyelesaian revolusioner. Dengan transformasi ini, bukan sahaja kos akan dikurangkan dengan ketara, tetapi juga kebolehcapaian dan kebolehlaksanaan akan dipertingkatkan dalam dunia dipacu data hari ini
Dalam persekitaran perniagaan semasa yang dinamik, teknologi awan dan kecerdasan buatan generatif memainkan peranan penting, terutamanya apabila ia datang. kepada migrasi awan, menawarkan pelbagai manfaat. Antaranya, keselamatan data adalah kelebihan utama dalam perjalanan transformatif ini. Cohen menekankan bahawa dalam persekitaran perniagaan yang berkembang, teknologi awan dan kecerdasan buatan generatif adalah tonggak yang sangat diperlukan dalam memacu kejayaan dan pembezaan perniagaan
Penghijrahan awan bukan sahaja dapat menjimatkan kos yang ketara dan meningkatkan kebolehskalaan; Keselamatan data ialah komponen asas peralihan ke awan. Pembekal awan melabur banyak dalam langkah keselamatan, mengekalkan pensijilan pematuhan yang ketat dan menggunakan penyulitan yang kuat. Akibatnya, organisasi boleh yakin bahawa data mereka kekal dilindungi dengan baik daripada pelanggaran data, ancaman siber dan akses tanpa kebenaran.
Penjimatan kos telah menjadi penggerak utama untuk transformasi awan. Perbelanjaan untuk mengekalkan storan, pelayan dan operasi di premis mendorong organisasi untuk berhijrah. Menurut laporan, perusahaan boleh menjimatkan sehingga 30% daripada kos melalui pemindahan awan. Penjimatan ini diperoleh daripada menghapuskan kos perkakasan pendahuluan, mengurangkan penggunaan tenaga, dan dapat menskalakan sumber berdasarkan permintaan, menyelaraskan perbelanjaan kewangan dengan penggunaan sebenar
Gudang data tradisional merupakan satu lagi cabaran yang dihadapi oleh organisasi. Menurut penyelidikan, mengekalkan sistem ini menggunakan purata 70% belanjawan IT, meninggalkan ruang terhad untuk inovasi dan pertumbuhan. Kerumitan dan volum data yang dikendalikan oleh sistem ini memberi tekanan pada keupayaan mereka kerana ia pada asalnya tidak direka untuk mengendalikan permintaan aliran data moden.
Lepaskan potensi perubahan
Dalam penulisan semula, maksud teks asal tidak akan berubah dan perlu diterjemahkan ke dalam bahasa Cina. Berikut ialah kandungan yang ditulis semula: Faedah migrasi awan melangkaui penjimatan kos dan boleh membuka kunci potensi organisasi untuk analisis lanjutan dan kecerdasan buatan/pembelajaran mesin. Teknologi ini bukan sahaja mengurangkan kos tetapi juga membolehkan keputusan berasaskan data dengan ketepatan dan kelajuan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Melalui cerapan dipacu AI, perniagaan boleh meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menyesuaikan perkhidmatan berdasarkan jangkaan pelanggan. Selain itu, AI/ML boleh mendedahkan corak data tersembunyi, meningkatkan pembangunan produk dan mendedahkan aliran hasil baharu. Dalam persekitaran yang kompetitif hari ini, migrasi awan bukan sahaja satu langkah strategik tetapi juga memastikan kelangsungan organisasi, menggalakkan inovasi dan membantunya mencapai kejayaan jangka panjang
AI Generatif ialah subset pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan , pemotongan- teknologi edge yang secara autonomi mencipta kandungan daripada teks kepada keseluruhan aplikasi. Teknologi ini memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin untuk merevolusikan industri dengan mengautomasikan penciptaan kandungan, memperibadikan pengalaman pengguna dan memperkemas proses kreatif. Satu contoh daripada industri runcit menggambarkan kesan transformatif AI generatif. Gergasi runcit terkemuka memindahkan data ke awan dan memanfaatkan keupayaan AI generatif, melaksanakan algoritma pembelajaran mesin termaju
Algoritma ini bukan sahaja meramalkan permintaan pengguna dengan tepat, tetapi juga membuat keputusan termaklum mengenai tahap inventori dan penempatan produk . Hasilnya: penjimatan kos yang ketara dan peningkatan kepuasan pelanggan. AI Generatif tidak terhad kepada industri runcit; ia mengubah perniagaan dalam pelbagai industri, termasuk sains hayat. Generatif AI sedang merevolusikan proses dan meningkatkan hasil dalam industri sains hayat dengan mempercepatkan penemuan ubat, membolehkan perubatan diperibadikan dan memajukan penyelidikan saintifik.
Contoh dunia sebenar ini menunjukkan bagaimana AI generatif boleh memacu inovasi, meningkatkan kecekapan dan akhirnya meningkatkan kesihatan manusia. Automasi Generatif AI dan penjanaan kandungan yang dipertingkatkan serta keupayaan membuat keputusan membentuk semula industri dan menjadi daya penggerak yang kuat bagi organisasi untuk menerima migrasi awan
Berdasarkan teknologi baru muncul seperti AI generatif, pengkomputeran awan menyediakan sokongan untuk infrastruktur keperluan pengkomputeran AI generatif dan sumber. Kebolehskalaan awan memastikan bahawa organisasi boleh memulakan projek AI generatif yang bercita-cita tinggi tanpa kekangan infrastruktur. Selain itu, kebolehcapaian awan memudahkan kerjasama dalam kalangan pasukan yang diedarkan dan mendorong kerja jauh, yang memainkan peranan penting dalam landskap perniagaan global hari ini
Penyedia perkhidmatan awan juga menawarkan model harga yang fleksibel yang membenarkan organisasi membayar hanya untuk sumber pengkomputeran yang mereka gunakan. Pendekatan kos efektif ini memungkinkan untuk bereksperimen dengan model AI generatif, mengulangi projek dan skala dengan lancar apabila diperlukan. Penyedia perkhidmatan awan juga penting untuk melabur banyak dalam langkah keselamatan dan mengekalkan pensijilan pematuhan yang ketat, yang penting untuk organisasi yang berurusan dengan data sensitif dan keperluan kawal selia. Platform awan menyediakan ciri keselamatan yang kukuh, penyulitan data dan pilihan pematuhan yang meluas untuk memastikan projek AI generatif mematuhi piawaian industri dan mengekalkan integriti data
Pengkomputeran awan pada asasnya bertindak sebagai pemangkin, membolehkan organisasi mengeluarkan sepenuhnya Potensi kecerdasan buatan dan lain-lain teknologi termaju. Ia menyediakan infrastruktur, kebolehskalaan, pengurusan kos, kebolehcapaian dan keselamatan untuk menggunakan dan memanfaatkan penyelesaian inovatif ini. Akibatnya, kecekapan dan kreativiti tinggi yang belum pernah berlaku sebelum ini dihasilkan
Memandangkan faktor sumber
Keperluan pengkomputeran bagi kecerdasan buatan generatif adalah besar, memerlukan sejumlah besar sumber pengkomputeran dan kapasiti storan. 78% daripada perusahaan percaya pengkomputeran awan adalah penting untuk kecerdasan buatan dan inisiatif pembelajaran mesin. Aspek utama peranan awan dalam menjana kecerdasan buatan termasuk kebolehskalaan, kebolehcapaian, pengurusan kos, keselamatan data dan pematuhan peraturan.
Latihan model kecerdasan buatan generatif memerlukan penggunaan set data yang besar. Platform awan menyediakan sumber pengkomputeran dan storan berskala, membolehkan organisasi mengkonfigurasi sumber mengikut keperluan. Kebolehskalaan ini memastikan bahawa organisasi tidak dihadkan oleh infrastruktur semasa menangani projek AI generatif yang bercita-cita tinggi. Selain itu, alatan AI generatif berasaskan awan boleh diakses dari mana-mana sahaja melalui sambungan internet, memudahkan kerjasama antara pasukan yang tersebar secara geografi dan membolehkan kerja jauh
Projek AI Generatif boleh memerlukan sumber yang besar, Oleh itu penyedia perkhidmatan awan menawarkan model harga yang fleksibel. Organisasi boleh membayar berdasarkan sumber yang mereka gunakan, yang memudahkan percubaan kos efektif, lelaran projek dan penggunaan berskala
Apabila organisasi memulakan perjalanan migrasi awan, perancangan dan pelaksanaan yang teliti adalah penting. Kes penggunaan perniagaan yang kukuh, visi yang dikongsi dan tadbir urus data yang komprehensif menetapkan peringkat untuk berjaya. Organisasi mesti memahami keadaan semasa, mengenal pasti jurang, dan membangunkan rancangan dan peta jalan yang bernas untuk merealisasikan nilai data, pelaporan, analitik dan AI. Mewujudkan piawaian dan keperluan untuk pengumpulan, pengenalpastian, penyimpanan dan penggunaan data adalah penting untuk tadbir urus data dan mengekalkan cerapan yang dipercayai.
Memandangkan kemasukan pesat alatan dan teknologi, organisasi memerlukan strategi data yang kukuh untuk meningkatkan dan mengekalkan pelaburan mereka dengan berkesan. Strategi sedemikian mengenal pasti keupayaan utama dan menggariskan rancangan untuk pemindahan data, penyepaduan, pembersihan, penyeragaman dan tadbir urus, menganggap pengurusan data sebagai program. Memandangkan kemasukan pesat alatan dan teknologi, organisasi memerlukan strategi data yang kukuh untuk meningkatkan skala dan mengekalkan pelaburan mereka dengan berkesan. Strategi sedemikian mengenal pasti fungsi utama dan menggariskan rancangan untuk pemindahan data, penyepaduan, pembersihan, penyeragaman dan tadbir urus, menganggap pengurusan data sebagai satu program
Melihat ke hadapan
Ringkasnya, pembangunan perniagaan masa depan akan didorong oleh pertumbuhan data Ciri utama, yang akan meningkatkan lagi keperluan untuk pengurusan data yang cekap. Teknologi awan dan kecerdasan buatan generatif telah menjadi tonggak yang amat diperlukan dalam menghadapi cabaran ini dan memacu kejayaan perniagaan. Penghijrahan awan bukan sahaja menjimatkan kos tetapi juga menyediakan skalabiliti, kebolehcapaian dan keselamatan yang lebih baik, memastikan perbelanjaan kewangan sepadan dengan penggunaan sumber sebenar
Selain itu, analitik lanjutan dan kecerdasan buatan/pembelajaran mesin tersedia dalam awan Kuasa inovatif IT membolehkan organisasi membuat data yang tepat keputusan yang didorong, meningkatkan pengalaman pelanggan dan menemui corak data yang belum ditemui sebelum ini. Generative AI ialah teknologi canggih yang bukan sahaja dapat mengurangkan kos, tetapi juga merevolusikan penciptaan kandungan, pemperibadian dan proses kreatif dalam pelbagai industri
Walau bagaimanapun, pemindahan awan yang berjaya memerlukan perancangan yang teliti, tadbir urus Data yang berkuasa dan bimbingan daripada profesional awan yang berpengalaman . Pakar ini boleh memilih perkhidmatan awan yang betul, mereka bentuk seni bina boleh skala, mengoptimumkan kos dan memastikan langkah keselamatan dan pematuhan yang ketat. Ringkasnya, migrasi awan yang berjaya akan meningkatkan ketangkasan, skalabiliti dan daya saing organisasi, mewujudkan masa depan yang makmur dan inovatif untuk perusahaan
Atas ialah kandungan terperinci Aliran masa depan dalam awan dan kecerdasan buatan generatif. 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
