報告 | 生成式人工智慧具有即時潛力,但僅處於起步階段
最近的一項調查發現,企業認為生成式人工智慧在實現即時資料分析工作方面具有巨大潛力。雖然人們可能會認為生成和操作人工智慧正在智慧地為整個商業領域的每項交易、互動和事件提供動力。然而,事實並非如此。目前,只有5%的企業在生產中大規模實施了生成式人工智慧。
同時,人工智慧在交付或利用即時數據分析方面具有巨大的潛力。調查發現,數據分析和生成式人工智慧的結合是領先組織中最需要的功能。 88%的高階主管表示,對數據和分析的投資是他們的首要任務,63%的高階主管優先投資生成式人工智慧。
核心在於即時數據。過去五年間,企業開始更加重視利用數據來推動業務創新,趨勢從60%成長至78%。同時,競爭激烈的企業也開始更專注於數據和分析,比例從41%成長至50%。
數據在推動業務成長策略方面發揮關鍵作用,其作用也在不斷演變。儘管生成式人工智慧等新技術不斷湧現,但可以明顯感覺到自調查開始以來,這些技術更積極地推動組織的數據和分析文化發生了變化。
研究指出,目前組織尚未充分利用生成式人工智慧來實現實際價值。僅有少數5%的企業在生產環境中廣泛應用了生成式人工智慧技術。面臨的挑戰也在一定程度上減緩了推進速度。調查顯示,幾乎所有受訪者(99%)都認為生成式人工智慧需要加強保障和限制措施,但只有63%的受訪者已經開始採取相應措施。
最令人擔憂的問題之一是生成式人工智慧在錯誤訊息、道德偏見、失業和其他風險中所扮演的角色。令人擔憂的是,目前只有一半的人才具備實施人工智慧所需的技能和知識,這可能導致人工智慧技術的發展受限,難以充分發揮其潛力。
權力越大,責任越大。根據絕大多數組織(74%)表示,數據和人工智慧的道德問題是他們企業的首要任務。然而,只有16%的人表示該行業已採取了足夠的措施來解決數據和人工智慧的道德問題。此外,僅有一半(51%)的高階主管表示,他們的董事會對數據和人工智慧問題及責任有著深入的了解。
以上是報告 | 生成式人工智慧具有即時潛力,但僅處於起步階段的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站7月5日消息,格芯(GlobalFoundries)於今年7月1日發布新聞稿,宣布收購泰戈爾科技(TagoreTechnology)的功率氮化鎵(GaN)技術及智慧財產權組合,希望在汽車、物聯網和人工智慧資料中心應用領域探索更高的效率和更好的效能。隨著生成式人工智慧(GenerativeAI)等技術在數位世界的不斷發展,氮化鎵(GaN)已成為永續高效電源管理(尤其是在資料中心)的關鍵解決方案。本站引述官方公告內容,在本次收購過程中,泰戈爾科技公司工程師團隊將加入格芯,進一步開發氮化鎵技術。 G
