旅行和费用管理公司Emburse看到了很多机会可以让他们从生成式AI中受益。这项技术可以用来改善个人用户的体验,例如,通过更智能地分析收据,或者通过发现欺诈行为来帮助企业客户。
生成式AI的诞生凝结了人工神经网络、反向传播算法、无监督预训练、Transformer架构等几十年的人工智能研究成果;同时,又占尽了大规模数据集和云计算的得天独厚。
开源软件工具因其具有的多项优势而持续受到欢迎,包括更低的前期软件和硬件成本、更低的总拥有成本、无厂商锁定、更简单的许可管理和来自活跃社区的支持。
如果说re:Invent第一天的重点是Amazon Nova,第二天的重点就是如何在模型之后进行训练、推理,并应用落地。这对应的就是Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q。
艾斯本不断推陈出新,依托丰富的行业经验,推出了包括绩效工程、制造与供应链、资产绩效管理、地下科学与工程、数字电网管理和工业数据结构在内的六大解决方案。更值得一提的是艾斯本提出的“工业AI”理念,正以有型的投资回报率,推动客户实现价值跃升。
谷歌云(Google Cloud)希望通过推出新的谷歌云人工智能代理生态系统计划,将人工智能代理的销售和客户采用率提升到新的高度,通过新的技术和市场资源帮助合作伙伴建立并共同创新人工智能代理。
生成式AI让整个组织的人都能寻找创新的技术解决方案来应对日益增加的业务挑战,但必须要有人确保民主化不会导致混乱,而这个人很可能就是CIO。
生成式AI在推动应对气候变化的积极应对方面具有巨大的潜力。其中最强大的应用之一就是优化资源,包括减少浪费、提高效率并最终帮助减少碳排放。例如,生成式AI模型已被用于模拟天气模式、改进精准农业和建立起更强大的自然灾害预测模型。这对于细致了解并适应不断变化的气候格局显然至关重要。
在汽车信息化的浪潮中赋能产业、在大健康领域服务民生、为充分就业注入活力、投研医疗设备为国争光、教医养融合赋能城市、数据价值化进程中创造模式,东软正以实际行动诠释着这种创新与担当。
Gartner近日发布2025年及未来的重要战略预测。Gartner的重要预测探讨了生成式人工智能(GenAI)如何影响在多数人眼中只有人类才能产生持久影响的领域。
从PC时代到移动互联网时代,再到如今的AI时代,每一轮技术变革都在不断降低使用门槛和开发门槛,智算的发展也将进一步降低生成式AI的应用,使其可以快速推进。
在人工智能来临之时,我们首先会想到GPU,但数据存储的重要性同样至关重要,它能够确保人工智能系统的可信性和完整性。
随着生成式AI被嵌入到越来越多的设备中,赋予它自主决策权就将取决于实时数据,以及避免过高的云成本,这就是边缘计算的用武之地。
跨国咨询公司安永表示,生成式AI正在“彻底重塑”其运营方式,而目前公司员工对于这项技术的采用率已经高达96%。
大约有70%的企业正在使用ChatGPT进行软件开发活动,65%的企业正在聘用MSP来推动很多他们的生成式AI计划。投入资金最多的生成式AI用例是客户服务聊天机器人,有53%的企业表示,这是他们的首要的生成式AI优先事项,而最常见的生成式AI用例则是IT测试自动化。
在对生成式AI进行了近两年的试验之后,许多IT领导者已经准备好扩大规模了。然而,在此之前,他们需要重新考虑数据管理问题。
生成式AI的出现使全球范围内迸发了“积极拥抱AI”的浪潮。生成式AI对于SaaS行业,究竟是一场前所未有的机遇,还是一次可能颠覆的挑战?会迎来怎样的业务爆发式增长,还是有被新技术逐渐取代的风险?