


Aliran utama dalam pembangunan kecerdasan buatan perusahaan pada tahun 2024
1. Penyesuaian AI perusahaan
Perusahaan memerlukan penyelesaian kecerdasan buatan yang menyesuaikan diri dengan keperluan dan matlamat khusus mereka, dan penyesuaian menjadi aspek penting. Sama ada meningkatkan pengalaman pelanggan, memperkemas proses operasi atau mengoptimumkan pembuatan keputusan, kecerdasan buatan sentiasa menyesuaikan diri dengan persekitaran perusahaan yang diperibadikan. Aliran ini membolehkan perniagaan memanfaatkan potensi penuh AI untuk menangani cabaran dan peluang unik mereka.
2. Model AI Sumber Terbuka
Percambahan model AI sumber terbuka mendemokrasikan akses kepada teknologi AI termaju, membolehkan perusahaan mempercepatkan pembangunan dan mempromosikan inovasi. Dengan memanfaatkan model ini, perusahaan boleh mengakses keupayaan AI yang canggih tanpa had sistem proprietari. Aliran ini menggalakkan kerjasama dan perkongsian pengetahuan dalam komuniti AI, memacu kemajuan dan kemajuan kolektif.
3. kecerdasan buatan dan perkhidmatan mikro dipacu API
API mempromosikan penyepaduan lancar keupayaan kecerdasan buatan dengan sistem perusahaan sedia ada, membolehkan perusahaan memanfaatkan sepenuhnya keupayaan kecerdasan buatan. Seni bina Microservices meningkatkan lagi penyepaduan ini dengan memecahkan penyelesaian AI kepada komponen modular, menjadikannya lebih mudah untuk digunakan dan diurus. Aliran ini membolehkan perusahaan menggunakan kecerdasan buatan dengan cara yang fleksibel dan berskala, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketangkasan proses di seluruh organisasi.
4. Kecerdasan Buatan sebagai Keutamaan Negara
Kerajaan di seluruh dunia mengiktiraf kepentingan strategik kecerdasan buatan dan meningkatkan pelaburan untuk mempromosikan penyelidikan dan aplikasi kecerdasan buatan dalam sempadan mereka. Trend ini mencerminkan pengiktirafan yang semakin meningkat terhadap potensi kecerdasan buatan untuk memacu pertumbuhan ekonomi, inovasi dan daya saing negara. Dengan mengutamakan inisiatif AI, kerajaan boleh berada di barisan hadapan dalam memanfaatkan pembangunan dan penggunaan AI dan mewujudkan persekitaran yang membolehkan inovasi perniagaan.
5. Kecerdasan buatan generatif pelbagai mod
Teknologi pintar berkembang daripada teks kepada imej dan audio dan mod lain, membuka kunci kemungkinan baharu untuk ejen maya dan alatan penciptaan kandungan. Aliran ini membolehkan perniagaan mencipta pengalaman yang lebih mengasyikkan dan menarik untuk pengguna, mengesyorkan inovasi dalam bidang seperti pembantu maya, penjanaan kandungan dan pengeluaran media. Alat baharu ini boleh meningkatkan rasa dan daya tarikan pengguna untuk mencipta pengalaman yang lebih ekspresif dan menarik, menghasilkan pengalaman dan daya tarikan deria yang lebih baik serta menambah baik inovasi dalam bidang seperti penjanaan kandungan dan pengeluaran media.
6. Keselamatan dan Etika Kecerdasan Buatan
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan telah membuatkan orang ramai semakin mengambil berat tentang penggunaannya yang selamat dan beretika. Perusahaan sedang melaksanakan garis panduan dan rangka kerja untuk mengurus penggunaan AI secara bertanggungjawab, menangani isu yang berkaitan dengan berat sebelah, ketelusan dan akauntabiliti. Aliran ini menyerlahkan kepentingan pertimbangan etika dalam pembangunan dan penggunaan AI, memupuk kepercayaan dan kepercayaan di kalangan pihak berkepentingan.
7. Keselamatan Siber Dikuasakan Kecerdasan Buatan
Apabila ancaman siber menjadi lebih canggih, penyelesaian keselamatan siber dipacu AI adalah penting untuk melindungi data dan infrastruktur perusahaan. Teknologi kecerdasan buatan sedang digunakan untuk meramal, mengesan dan bertindak balas terhadap insiden keselamatan dengan lebih pantas dan lebih berkesan berbanding sebelum ini. Aliran ini membolehkan perusahaan terus mendahului ancaman siber yang sentiasa berubah sambil melindungi aset digital mereka.
8. Kecerdasan Buatan dalam Pengurusan Rantaian Bekalan
Kecerdasan buatan merevolusikan pengurusan rantaian bekalan dengan menyediakan analisis ramalan untuk ramalan permintaan, mengoptimumkan logistik dan meningkatkan pengurusan inventori. Aliran ini membolehkan perusahaan memanfaatkan cerapan dan automasi dipacu AI untuk meningkatkan kecekapan operasi, mengurangkan kos dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
9. Kecerdasan buatan menggalakkan pembangunan mampan
Untuk mempromosikan rancangan pembangunan mampan, semakin banyak syarikat mula menggunakan kecerdasan buatan untuk mengoptimumkan penggunaan sumber dan memaksimumkan faedah. Trend ini mencerminkan pengiktirafan yang semakin meningkat terhadap potensi AI untuk menangani cabaran alam sekitar global dan memacu impak sosial yang positif. Dengan memanfaatkan AI, perniagaan boleh terus berkembang dan meningkatkan kecekapan operasi sambil mengurangkan pembaziran dan menjimatkan kos. Trend ini mencerminkan potensi kesan kecerdasan buatan dalam menyelesaikan cabaran alam sekitar global dan menggalakkan pembangunan masyarakat yang mampan. Dengan memanfaatkan AI untuk kemampanan, perniagaan boleh meningkatkan kecekapan operasi, mengurangkan pembaziran dan menyumbang kepada masa depan.
10. Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan
Industri penjagaan kesihatan menggunakan kecerdasan buatan untuk diagnosis, pelan rawatan yang diperibadikan dan kecekapan operasi untuk meningkatkan penjagaan dan hasil pesakit. Aliran ini menyerlahkan impak transformatif kecerdasan buatan pada penyampaian penjagaan kesihatan, membolehkan ubat ketepatan, pengesanan penyakit awal dan membuat keputusan klinikal yang dipertingkatkan.
Dunia korporat berada di ambang revolusi AI, dan arah aliran ini membentuk semula cara perniagaan beroperasi dan bersaing. Memandangkan kecerdasan buatan terus berkembang, ia berjanji untuk membawa tahap kecekapan, inovasi dan pertumbuhan baharu kepada perniagaan yang bersedia merealisasikan potensinya. Dengan mengikuti aliran ini dan memanfaatkan teknologi AI secara strategik, perniagaan boleh memperoleh kelebihan daya saing dan memacu kejayaan yang mampan dalam era digital.
Atas ialah kandungan terperinci Aliran utama dalam pembangunan kecerdasan buatan perusahaan pada tahun 2024. 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
