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Tag: Business

Jio的Haptik推出业务AI工具

周三,印度人工智能初创公司Haptik,作为Reliance Jio Infocomm的一部分,推出了一个专门的生成型人工智能平台,旨在帮助企业客户构建虚拟助手和后台信息支持。该平台名为“Contakt”,已经进行了初步试点部署,并表示有望在未来扩展。随着技术的不断进步,Contakt成为一个关键性解决方案,满足了对以业务为中心的人工智能解决方案不断增长的需求。 Contakt的强大功能 源于对先进业务解决方案日益增长的需求,Haptik CEO Aakrit Vaish揭示了Contakt背后的灵感。该平台目前正在与Upstox、Tira、星巴克和印度商学院等知名公司进行严格测试。 Contakt的独特之处在于其能够通过聊天界面接收文本、音频和图像查询,利用OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型的强大能力。这个多功能平台通过协作功能实现了自助选项和自动化例行任务,并提高了代理人的工作效率。据Haptik的CTO Swapan Rajdev表示,Contakt可以提高机器人性能高达15%,减少约40%的人工智能培训工作量,并提高客户满意度20%。 品牌定制LLM Contakt赋予每个品牌培养定制的大规模语言模型(LLM)助手的能力,确保在各种接触点上实现端到端的客户体验。这个生成型人工智能助手发挥着多重角色,提供售前对话引导、客户自助、代理人协同生产力功能,以及智能分析来跟踪和优化关键指标。Vaish强调,OpenAI的LLMs,特别是GPT-3.5和GPT-4模型,将Contakt置于市场竞争对手之上,证明了其默认部署的合理性。 Reliance Retail的AI飞跃 Jio Haptik透露了另一个计划。Reliance Retail打算在Tira电子商务网站上引入一个生成型人工智能美容顾问聊天机器人。Reliance Retail的首席产品技术官Anand Thakur预计会实现这一整合。他希望将类似ChatGPT的能力融入到网上销售助手中,以简化购买流程,提高整体客户体验。Thakur将此举视为重要的进展,它在塑造零售技术未来方面发挥关键作用,为每个Tira客户提供个性化体验。 我们的观点 当我们在人工智能不断进化的领域中航行时,Contakt成为了一个改变游戏规则的因素。Haptik巧妙地集成了OpenAI强大的语言模型,将Contakt定位为市场上的领先者。这个承诺在机器人性能、人工智能培训效率和客户满意度方面无与伦比。Contakt的推出标志着人工智能与业务运营融合的重要里程碑。随着行业的发展,Haptik和Reliance Jio的发展轨迹进一步巩固了人工智能的角色。它是塑造商业和客户更高效个性化未来的动力。

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Janne Aas-Jakobsen,CONSIGLI AS创始人兼首席执行官 — 人工智能在工程和建筑领域的作用,可持续技术,全球扩张,创业洞察和技术创新

在我们对CONSIGLI AS的创始人兼首席执行官Janne Aas-Jakobsen的采访中,我们深入探讨了人工智能在工程和建筑领域的变革角色Janne是将人工智能融入传统行业的先驱者,他讨论了这项技术如何增强可持续性和效率对话还涉及全球扩张策略,并为创业者提供了重要的见解…Janne Aas-Jakobsen,CONSIGLI AS的创始人兼首席执行官-人工智能在工程和建筑中的角色,可持续技术,全球扩张,创业见解和技术创新阅读更多 »

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介绍Amazon Q:推出聊天机器人,为商业辉煌增添光彩!

在今天快节奏的商业世界中,有效的沟通是成功的关键。亚马逊推出了Amazon Q,一款旨在简化商业沟通、让公司与数据互动并采取行动的AI聊天机器人。在本文中,我们将探讨Amazon Q的功能、优势以及对业务沟通的影响。 亚马逊Q的强大功能 亚马逊Q是由亚马逊网络服务(AWS)开发的AI聊天机器人,利用自然语言处理和机器学习的力量,以对话方式理解和回应用户查询。通过亚马逊Q,企业可以自动化客户互动、提供即时支持,并从客户对话中获取有价值的见解。 关键功能和功能 亚马逊Q提供了一系列功能和功能,使其在商业沟通领域成为了一款改变游戏规则的产品。首先,它允许企业创建根据自身需要定制的聊天机器人。这些聊天机器人可以与各种消息平台(如Slack或Microsoft Teams)集成,使企业能够轻松地通过客户首选的渠道与其互动。 亚马逊Q的一大亮点功能是其能够理解复杂的查询并提供准确的回应。该聊天机器人使用先进的自然语言理解算法来理解用户意图并从对话中提取相关信息。这使得企业能够提供个性化和有上下文相关性的回应,增强整体客户体验。 此外,亚马逊Q可以通过公司数据进行特定操作的训练。例如,客户可能会要求聊天机器人安排会议或下订单。通过正确配置,亚马逊Q可以无缝执行这些操作,为客户和企业节省时间和精力。 另请阅读:亚马逊 vs. 阿里巴巴:会话式AI巨头之争 对企业的好处 引入亚马逊Q为各种规模的企业带来了众多好处。首先,它使公司能够提供全天候的客户支持,无需人为干预。这不仅提高了客户满意度,还减轻了支持团队的工作量,使其能够专注于更复杂的任务。 此外,亚马逊Q帮助企业从客户对话中获得有价值的见解。通过分析与聊天机器人的互动产生的数据,公司可以更深入地了解客户偏好、痛点和趋势。这些信息可以用于推动产品改进、营销策略和整体业务增长。 亚马逊Q的另一个重要优势是其可扩展性。随着企业的发展和客户需求的增加,聊天机器人可以轻松处理更多的对话,而不会影响性能。这确保企业即使在高峰期也能保持高水平的客户服务。 我们的观点 总之,这款突破性的AI聊天机器人正在改变企业之间的沟通方式。借助其先进的功能、无缝的集成和理解复杂查询的能力,亚马逊正在革新客户支持,并为企业提供宝贵的见解。通过利用AI的力量,企业可以增强其沟通策略,提高客户满意度并推动整体增长。随着技术的不断发展,AI聊天机器人如亚马逊Q将在塑造商业沟通未来中发挥关键作用。

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超越噱头:探索生成人工智能在各行业中的实际应用

介绍 当今世界上,”生成式人工智能”这个词引起了广泛讨论。包括麦肯锡、毕马威、Gartner和彭博在内的顶级科技和管理公司不断进行研究,以评估这项新技术的力量并预测其未来。所有这些研究都表明,生成式人工智能在企业中的日益影响力使其成为当今职场的必备技能。调查还显示,到2032年,GenAI市场预计将达到1.3万亿美元,每个人都希望成为其中一员。本文讨论了生成式人工智能在各个行业中的应用、增长和影响,以及如何参与全球变革。 什么是生成式人工智能以及它有多大? 生成式人工智能不再只是一个流行词。这种新技术,AI能够通过练习创造新内容并进行学习,已经席卷全球。GenAI工具基本上是能够根据它们接受的培训数据生成内容的大型学习模型(LLMs)。它们从训练数据中学习模式和结构,并产生遵循类似模式的输出。这些模型可以创建图像、视频、音乐、语音、文本、软件代码、产品设计等。由于目前可用的大量培训数据,这项技术的可能性是无限的。 过去几个月,该领域不断扩展,每天都在发现生成式人工智能的新应用和用例。在企业层面上,GenAI的整合已经带来了更快的产出、更好的生产力和经济增长。因此,越来越多的公司现在使用生成式人工智能来节省时间和金钱。 生成式人工智能的企业应用包括自动化、人员或机器的增强,以及业务和IT流程的自主执行。麦肯锡的报告显示,全球企业正在通过部署生成式人工智能工具来最大程度地提高生产力并将风险降至最低。公司现在投入更多资源进行生成式人工智能培训和辅导、用例选择、员工技能提升和风险控制。未来,组织将需要他们的员工精通生成式人工智能,以保持工作相关性。 生成式人工智能的商业层面 目前,GenAI市场包括模型训练基础设施、LLM推理设备、数字广告、专业软件和服务、个性化助手以及加速编码的副驾驶。尽管开发生成式人工智能工具和软件的公司是该领域的最大受益者,但这些产品的应用正在帮助各个行业获得好处。 那么,生成式人工智能有多大?根据彭博智能的一份报告,2022年GenAI市场的估值为400亿美元,而且显然随着时间的推移而增长。报告预测,由于未来十年内复合年增长率为42%,生成式人工智能市场到2032年将达到1.3万亿美元。 2023年:生成式人工智能在企业中迎来突破性一年 自2020年以来,生成式人工智能一直是Gartner人工智能炒作周期的一部分。然而,2023年是它在企业中的突破之年。尽管这项技术相对较新,但已经发展成为几乎每个行业的一个不可或缺的组成部分。 根据麦肯锡的一份全球报告,33%的领先公司已经在使用生成式人工智能,而另外25%的公司正在进行人工智能整合。报告还指出,22%的高级管理层高管使用AI工具进行工作。 随着技术的不断发展,该技术的新用途和应用进一步扩展。各个行业中所有层级的工作岗位正在自动化,最大限度地减少人为干预,并节省人工工作时间以完成更重要的任务。因此,企业正在寻找具备AI技能的人才,给他们带来竞争优势。 此外,根据麦肯锡的调查,40%的公司计划增加他们对人工智能的投资,因为随着技术的进步。这表明,虽然慢慢地,但肯定地,所有的工作都将涉及某种程度的以AI为动力的功能,我们所有人都需要为此做好准备。 企业领导对生成式人工智能的思考 全球各地的企业领导都对生成式人工智能的可能性感到兴奋,并坚信它真正是一场改变游戏规则的力量。Oracle Analytics Cloud的高级首席数据科学家Vikas Agrawal博士确认,生成式人工智能具有颠覆企业解决方案的潜力,特别是在与文本和用户界面相关的领域。谈到提升员工技能,他说:“随着人工智能工具的发展,数据科学家需要掌握增强和改进这些工具的技能,而不仅仅是运用它们。” 就此类似,Dataiku的前首席人工智能战略师Jepson Taylor表示,人工智能初创公司的成功取决于招募正确的人才。作为纽约大学人工智能硕士班的联席主办者,他预见到未来人工智能系统将能够自主编写和优化代码,为应用程序带来更高效和强大的功能。 在与Analytics Vidhya的一次采访中,Beans.ai应用人工智能主管Sandeep Singh将印度和美国的人工智能生态系统进行了比较。他表示:“印度的人工智能生态系统独特地处于快速采纳和产品化的位置,不同于湾区以研究为主的人工智能领域。” 回顾印度的行业领袖,Fractal…

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MLOps 使用实施欺诈交易检测

介绍 在当今数字化的世界中,人们越来越倾向于通过在线交易和数字支付来进行交易,而不是使用现金,这是因为它的便利性。随着过渡的增加,欺诈行为也在增加。欺诈交易可以是任何类型,因为它涉及使用虚假身份或虚假信息要求钱款。这给个人和金融机构带来了重大问题。在这个项目中,我们将使用信用卡数据集来设计使用Airflow工具监控实时交易并预测其是否真实或欺诈的MLOPs模型。 学习目标 检测欺诈交易的重要性。 清理数据,转换数据集和预处理数据。 对数据集进行可视化分析以获得洞察力。 在数据科学中使用欺诈交易检测模型的实际应用。 使用Python编程语言进行欺诈交易数据分析 使用MS Azure和Airflow构建端到端的欺诈检测 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 什么是欺诈交易估计模型? 欺诈交易数据集包含来自不同来源的数据,其中包含交易时间、姓名、金额、性别、类别等列。欺诈交易估计模型是一个用于预测虚假交易的机器学习模型。该模型是在大量有效交易和欺诈交易的基础上进行训练的,以预测新的虚假交易。 什么是欺诈交易分析? 欺诈交易分析是分析过去数据集的过程。数据集分析旨在发现数据中的异常情况并找出数据集中的模式。欺诈交易分析在保护客户和减少财务损失方面起着关键作用。有不同类型的欺诈交易分析,例如基于规则的分析和异常检测。 基于规则的分析:基于规则的分析涉及创建规则来标记无效交易。例如,可以根据地理区域制定规则。 异常检测:异常检测涉及发现异常或异常的交易。例如,从新的IP地址进行的交易。 检测欺诈交易的重要性 对于企业和金融机构来说,检测欺诈交易对于保护客户免受欺诈和保护他们的资金至关重要。以下是检测欺诈交易的一些关键原因。 减少财务损失:欺诈交易给企业带来巨额财务损失,从而减少它们的利润。因此,企业检测欺诈交易变得至关重要。 维护声誉:维护声誉对于企业来说是至关重要的,因为它会导致潜在客户和顾客的流失。 保护客户和企业:欺诈交易可能对客户造成财务损失和情感影响。通过检测欺诈交易,企业可以保护客户和他们的业务。 数据收集和预处理 数据收集和预处理是开发欺诈检测模型的重要部分。一旦收集到数据,需要对数据集执行多个步骤。 数据清理:数据清理包括删除不需要的数据,例如重复数据,并填充缺失的数据值。…

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美国前十个在线数据科学课程

介绍 数据科学是技术世界中的未来趋势。作为一个充满活力的领域,数据科学将信息转化为可操作的数据,并在算法帮助推动成功的领域中越来越受欢迎。最重要的是学习技能和知识,使个人能够获得未来的职业。动手实践和面对现实问题有助于学习者发展职业技能,提升自己的职业生涯,并提升自己的技术知识基础。在美国在线数据科学课程是在舒适的家里学习数据科学技能的最佳选择。 美国的数据科学职业发展 美国的数据科学职业经历了一次成功的突破。每家组织都必须处理各种类型的数据,这就需要各个领域的数据科学专家。 专业的数据科学家的需求在增加,公司愿意提供高薪酬,正如以下图像所示。 随着组织从数据中提取有价值的信息,这些信息用于根据派生的结果做出明智的决策。整个过程需要一个专业的专家来处理现场。在美国的在线数据科学课程是一种重要的工具,可以帮助个人有效地学习数据科学,以满足对在美国的数据科学家的不断增长的需求。 为什么要在线学习数据科学? 学习在线数据科学课程的好处多多,使得这门课程成为期待在其中投资时间的人们的热门选择。 一些关键的好处包括: 获取权限:在线课程提供了大量的知识和有价值的信息,学习者只需在互联网上点击即可提升自己的技能。这为时间紧迫的人们提供了灵活性,他们想在这一领域提高效率。 自学:自学课程不会限制一个人的学习速度。这种灵活性允许学习者个性化他们的学习体验。 价钱合理:在线学习课程比课堂学习费用更低,并且还有许多其他费用要添加到费用中。 行业相关内容:在线数据科学课程提供行业相关的见解和内容,展示最新的趋势和技术。 学习风格:在线课程可以基于测验、论坛和多媒体内容提供多样化的学习风格。这使得学习者能够有效地参与其中。 在一门好的数据科学课程中,你应该期望学到哪些概念? 在线数据科学课程的课程设置因平台和课程提供商而异。然而,在美国最好的在线数据科学课程中提供的主要课程包括: 数据科学简介 数学和统计技巧 机器学习 编码 机器学习中使用的算法 数据科学的统计基础 数据结构与算法 科学计算 优化技术…

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探索社交虚拟现实:超越虚拟现实的基础

介绍 欢迎来到从商业角度探索社交虚拟现实(Social VR)和虚拟角色。社交虚拟现实可以让你在虚拟空间中像面对面那样互动,而虚拟角色则给这个数字世界增添了个性。企业应该关注它们,因为它们有助于全球连接、降低成本和个性化体验。虚拟现实的未来光明,硬件进步、人工智能整合和元宇宙的出现为商业提供了新的机会。 这些技术不仅局限于娱乐,还应用于教育和医疗领域。然而,硬件兼容性和数据隐私等技术挑战必须得到解决。在这个探索中,我们将揭示一个充满可能性的世界,并探讨使用虚拟现实时的道德考虑。 学习目标: 了解社交虚拟现实的概念及其在商业应用中的潜力。 探索逼真度、定制化和个性化在创造沉浸式虚拟体验中的作用。 认识社交虚拟现实在教育和医疗领域的影响,作为其转变潜力的实际案例。 什么是社交虚拟现实? 首先,让我们了解一下社交虚拟现实和虚拟角色是什么。想象一下,进入一个数字领域,在那里你可以与他人进行互动,就像他们就在你身边一样。这就是社交虚拟现实的本质,它是一个提供共享体验、互动和参与的虚拟空间。就像是终极的虚拟聚会场所,你和同事或朋友可以聊天、玩游戏、参加活动,甚至进行商务会议,同时沉浸在数字环境中。 那么,虚拟角色又是什么?它们是你在社交虚拟现实和其他虚拟环境中遇到的数字存在。它们有各种形态,一些由先进的人工智能算法驱动,而其他一些则代表真实个体。这些角色在虚拟体验中充当你的导游、伙伴或对手,给数字世界增添了个性和生命力。 但为什么企业应该关注社交虚拟现实和虚拟角色呢?因为它们在商业世界中具有巨大的潜力。它们不仅仅是娱乐工具,更是增长工具,使企业能够与全球受众建立联系、降低成本并建立有意义的连接。让我们来探索一下如何做到这一点。 元宇宙中的商业机会 想象一下,进入一个数字领域,在那里你可以与他人进行互动,就像他们就在你身边一样;这就是社交虚拟现实或Social VR的本质。它是一个虚拟聚会场所,你和朋友或同事可以聊天、玩游戏,甚至参加活动,同时沉浸在数字环境中。但为什么企业要关注这种数字娱乐呢?因为社交虚拟现实和虚拟角色提供了重要的商业机会。 逼真度和互动在社交虚拟现实中的作用 在社交虚拟现实中,逼真度和互动水平对于创造令人难忘的体验至关重要。环境和互动越真实,用户的参与感和沉浸感就越强。这种沉浸式的体验是社交虚拟现实与传统在线沟通方式(如视频通话或聊天)的区别所在。企业可以利用这种逼真度来构建品牌体验,建立客户信任,并建立有意义的联系。 虚拟世界中的定制化和个性化 在社交虚拟现实中,你有能力创建自己的数字身份。无论你是想成为科幻英雄、神秘生物,还是简单地展现自己的精致形象,你都可以相应地塑造你的虚拟形象。企业利用这种定制化能力,根据个人偏好量身定制虚拟体验,使每位客户感到独特的价值。提供全天候可用性和多语言支持的能力还可以增强客户参与度和包容性。 案例研究:社交虚拟现实在教育中的成功应用 现在,让我们深入了解社交虚拟现实如何产生影响的真实例子。虚拟现实有潜力彻底改变教育,使学习更具沉浸感和吸引力。想象一下,带领学生进行虚拟旅程,探索历史事件或海洋生态系统,甚至走进细胞中了解生物。可能性是无限的。 在一个YouTube视频中,我们可以看到虚拟现实在教育中的各种应用: 纪录片:通过沉浸式的虚拟现实纪录片,学生可以更深入地了解各种科学和社会问题,通过亲身体验内容。 虚拟旅行:学生可以在虚拟世界中环游世界,探索不同的城市和自然奇观,拓宽视野而不离开教室。 艺术和创造性:虚拟现实使学生可以在三维空间中与艺术互动和创作,培养创造力和对艺术表达的深层连接。…

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如何在完成商学学士学位后成为数据科学家?

介绍 为什么商科专业毕业生选择成为数据科学家?是为了试验吗?还是背后有更大的原因?嗯。这让我们想起数据科学最近在职业领域中赢得了巨大的声誉,从整个社会的职业增长来看。另外,预计从2022年到2032年,数据科学家的工作将会增长35%,每年有17,700个岗位空缺! 让我们发现商科专业人员转向数据科学以维持业务生存的原因和事实。 为什么商科学生转向数据科学? 数据科学领域正在迅速拓展行业!它在广泛的企业中提供了许多应用。它提供了数据分析,目前是最高薪酬的工作之一,并有望在未来迅速增长。 让我们快速而详细地了解成为商科专业毕业生后成为数据科学家的原因。 熟练使用微软Excel 对于寻求B.Com和数据科学学位的学生来说,熟练使用微软Excel是一个有用的工具。在B.Com学科中,需要掌握Excel技能进行预算、数据分析和财务建模,因为这些能力对于金融分析师和会计师等工作至关重要。有趣的是,数据科学同样需要这些技能。 Excel经常用于数据准备、清洗和初始数据探索,为未来的数据科学家提供了坚实的基础。学习高级Excel技巧可能成为使用编程语言的跳板,这些编程语言是数据科学中更复杂的数据操作和分析语言。 商业和数据的共生关系 数据科学和商业紧密合作。在当今数据驱动的商业世界中,商业领域的公司严重依赖数据进行决策。这需要数据能力,包括数据收集、转换和存储。B.Com课程已经涵盖了商业分析、市场趋势和财务数据等内容,使转向数据科学变得更容易。这些技能可以进一步提高和改进,以执行更复杂的数据分析、预测建模和数据驱动决策。 单一学士学位的双重职业道路 如果选择了两个职业道路,一个学士学位可以大大增加工作选择。在成为商科专业毕业生后成为数据科学家的人可以在两个行业中获得广泛的就业机会。他们可以在数据科学领域从事数据分析师、机器学习工程师或数据工程师等职业,同时还可以在商业部门担任金融分析师、商业智能分析师或数据分析师等职位。这种灵活性为更多的就业选择提供了可能性,同时也可以在兴趣改变时自由更换职业。 增强简历 数据科学实习对个人的简历有很大帮助。成为商科专业毕业生后想要成为数据科学家的人在数据分析、统计建模和数据可视化方面具备宝贵的技能,即使他们决定离开数据科学,这些技能也可能成为有用的资产。拥有数据驱动决策和分析技能的候选人在各个行业中受到雇主的高度重视。无论选择哪个专业路线,简历上有数据科学的经验可以使职业搜索更简单、更有成果。 财务上有利可图且稳定的职业 与商科专业毕业生相比,数据科学家经常获得较高的薪酬。许多企业对数据科学人员的需求增加,这导致竞争激烈的薪酬水平。由于数据科学家有能力从数据中得出重要见解并制定数据驱动的战略,他们是组织的重要资产。因此,数据科学是一个稳定且财务上有利可图的职业选择。因此,对于希望在商科专业毕业后最大化收入潜力和工作稳定性的个人来说,成为数据科学家是一个明智的决策。 如何成为数据科学家? 数据科学家是一位具有统计、数学和编程知识的专家,他分析复杂的数据集以得出见解、支持决策,并创建模型预测结果。让我们了解一下成为数据科学专业人士进入数据科学领域时需要考虑的主要要点。 了解数据科学 在进入数据科学的技术部分之前,了解数据科学的涵盖范围非常重要。做出深思熟虑的决策需要数据科学的支持。它涉及从数据中获取见解和信息。为了理解该主题的基本理念、过程和实际应用,进行研究并阅读相关文献。 学习相关的数学和统计学知识 在数据科学中,良好的数学和统计学基础是必不可少的。必要的学科包括微积分、概率、推断统计学和线性代数。通过了解这些原则,您可以有效地处理数据、进行分析并创建预测模型。 发展编程技能 数据科学依赖于编程。您应该学习如何使用行业中常用的编程语言。通过学习编程,您可以学会处理数据、设计算法和生成机器学习模型。…

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生成式人工智能从GPT-3.5转向GPT-4之旅

介绍 从GPT-3.5到GPT-4在生成人工智能(AI)领域的转变标志着语言生成和理解的一个重大飞跃。GPT-4是“生成预训练变压器4”的简称,是迭代改进的成果,利用改进的架构和训练方法。 虽然GPT-3.5展示了在理解上下文和生成连贯文本方面的令人印象深刻的能力,但GPT-4进一步推动了这一发展轨迹。通过整合精细调整的训练数据、更大的模型尺寸和增强的微调技术,GPT-4产生了更精确和上下文感知的响应。 这一旅程凸显了人工智能语言能力卓越追求的不懈努力,突显了人工智能演进的迭代性质。从内容创作到客户服务,GPT-4在各个领域的应用展示了它改变人机交互的潜力。 GPT-4凸显了生成型人工智能的潜力,思考了技术的迅速演进。这一转变标志着一个精炼的里程碑,将人工智能引向深入的类人语言理解和生成。 学习目标 了解推动GPT-4丰富语言能力的基本技术进展。 解决道德复杂性,处理偏见和错误信息的影响。 探索GPT-4对行业、通信和社会的深远影响。 与GPT-4进行对话式发现,揭示其创造力。 想象GPT-4在塑造未来人工智能领域和创造力方面的作用。 在组织和行业中培养道德的人工智能整合方法。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 揭开生成型人工智能语言模型的演进 探索人工智能的动态领域,创新扩展了人类成就的界限,我们深入探讨了生成型人工智能语言模型的故事,从GPT-3.5到具有变革性的GPT-4的里程碑。将这一旅程想象为技术智慧的叙事,每个阶段代表了在AI中复制人类语言的里程碑,从早期的语言处理到神经网络。GPT-3.5的背景凸显了GPT-4到来的重要性,这是一个超越数字的飞跃,为语言理解开启了新时代。一个时间轴或齿轮融合之类的图像可以在视觉上增强这个叙事。GPT-4体现了人类智慧和技术的融合,是AI生成语言未来的门槛。从GPT-3.5过渡到GPT-4标志着一个深刻的转变;我们的旅程展开,探索其中的影响、进步和更广阔的视野。 GPT-3.5的出现凸显了GPT-4的重要性,超越了数字的转变。它标志着一个转折点,超越了简单的数字,而是引领了一种语言理解和生成相互交织,重新构想沟通方式的时代。视觉隐喻,如时间轴展示语言AI进展的进程或齿轮融合象征着语言生成背后复杂的机制,可以增强这个叙事的共鸣。GPT-4不仅是AI进步的象征,也是人类智慧和技术实力之间的桥梁,是AI生成语言未来的门户。当我们从GPT-3.5过渡到GPT-4时,这种深刻的转变成为我们探索的核心,引导我们深入探讨其中的影响、进步以及在AI领域中展开的广阔视野。 GPT-3.5的架构 自注意机制 自注意机制是变压器架构的关键要素。它允许模型在一个序列中相对于特定单词对不同单词的重要性进行加权。这个机制捕捉到单词之间的关系和依赖性,使模型能够理解上下文。 多头注意力 在GPT-3.5中,与其他Transformer模型一样,自注意力机制被用于多个“头”或子注意力机制。每个头关注输入序列的不同方面,为模型提供捕捉各种关系和模式的能力。 位置编码 Transformer模型对于序列中单词的顺序没有固有的知识,而这对于语言理解是必不可少的。为了解决这个问题,位置编码被添加到输入嵌入中。这些编码提供关于序列中单词位置的信息,使模型能够理解语言的顺序性。 前馈神经网络 每个Transformer层包含处理多头注意力层输出的前馈神经网络。这些网络由全连接层和非线性激活函数组成,帮助模型捕捉数据中的复杂模式。…

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OpenAI发布了ChatGPT Enterprise,搭载GPT-4的强大功能

OpenAI,先驱性的人工智能研究组织,刚刚在人工智能领域引入了一个令人兴奋的新篇章 – ChatGPT Enterprise。在其前身病毒性成功的基础上,这个尖端人工智能聊天机器人承诺将彻底改变企业与技术互动的方式。以增强的隐私、前所未有的速度和先进的功能为重点,ChatGPT Enterprise将重新定义企业人工智能解决方案的格局。 另请阅读:Microsoft Azure推出面向企业人工智能的ChatGPT 企业人工智能的新曙光 为了满足对复杂人工智能解决方案不断增长的需求,OpenAI推出了ChatGPT Enterprise。他们广受欢迎的AI聊天机器人的这个版本经过精心设计,以满足渴望隐私和性能完美融合的企业的独特需求。与其前身不同,ChatGPT Enterprise不仅仅是兑现了其承诺 – 它更进了一步。 另请阅读:VMware和NVIDIA合作革新企业生成型人工智能 ChatGPT Enterprise的威力 加固的安全和隐私:在数据隐私的关注下,ChatGPT Enterprise大步迈进,提供企业级安全和隐私功能。企业现在可以利用人工智能技术,同时保护其敏感信息免受窥视。 高速GPT-4访问:速度对于企业界至关重要。ChatGPT Enterprise秉承这一理念,提供闪电般快速的GPT-4访问。这个强化版聊天机器人确保快速响应,让团队在更短的时间内取得更多成果。 扩展上下文窗口:复杂的输入需要全面的上下文。ChatGPT Enterprise拥有扩展的上下文窗口,使其能够处理更长的输入。告别内容截断,迎接无缝交互。 高级数据分析能力:理解数据是决策的基石。ChatGPT Enterprise赋予企业先进的数据分析能力。从生成图表到解决复杂数学问题,这个功能对于数据驱动的组织来说是一个改变游戏规则的因素。 定制个性化:每个企业都有其独特的需求。OpenAI认识到这一点,并为ChatGPT…

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印度总理莫迪关于人工智能监管的愿景:B20峰会2023

随着2023年B20峰会印度在德里落幕,印度总理纳伦德拉·莫迪的话语回响不绝。莫迪在与商业领袖的集会上直言不讳。他强调了印度在塑造全球供应链方面的角色,提倡客户关怀政策,并支持绿色信贷方法。然而,这还不是全部。在他的讲话中,他将聚光灯投向了技术的前沿:人工智能(AI)和加密货币。让我们深入了解莫迪总理关于印度人工智能发展和监管的见解。 另请阅读:《印度在所有OECD和G20国家中在人工智能技能和人才方面排名第一》 历史性的礼物:互信成为中心舞台 莫迪总理强调了印度向世界赠送的历史性礼物:互信。他强调了印度所编织的信任传统,并呼吁商业领袖与人工智能和加密货币正在重塑的勇敢新世界进行接触。 另请阅读:《OpenAI、谷歌、微软和Anthropic联合推动安全人工智能》 从进化到革命:莫迪总理呼吁推行道德人工智能 随着G20峰会临近,莫迪总理呼吁建立一个全球框架,推动“道德”人工智能(AI)的发展,这是一次具有重大意义的举措。这是朝着在正在进行的人工智能和加密货币监管辩论中发挥领导作用迈出的大胆步伐。这一转变表明印度从对人工智能监管的被动立场转变为根据“基于风险、用户伤害”的方法塑造监管规定的积极角色。 另请阅读:《管理道德人工智能:规则和法规防止不道德人工智能》 监管之路:范式转变 变革之风带来了印度在人工智能监管方面的范式转变。一个微弱的呼声已经变成了行动,这可以从印度最高电信监管机构印度电信监管局发布的一份咨询文件得到证明,该文件提出了一个“基于风险的框架”来监管人工智能。该文件还建议通过国际合作建立一个全球机构,负责“负责任地使用”人工智能。 另请阅读:《INDIAai和Meta携手合作:为人工智能创新和合作铺平道路》 全球飞跃:印度对负责任人工智能的立场 印度在B20峰会上对“道德”人工智能的呼吁在全球范围内产生共鸣。它建议建立一个监管机构,监督人工智能的负责任使用,类似于核不扩散的国际机构。这一立场与OpenAI创始人山姆·奥尔特曼关于国际人工智能监管的愿景一致,强调了全球趋同的必要性。 另请阅读:《山姆·奥尔特曼与纳伦德拉·莫迪总理的高风险会晤:描绘印度的人工智能未来》 微软的蓝图:洞察人工智能治理 科技巨头微软已加入人工智能治理对话,提出了《治理人工智能:印度蓝图》。这份蓝图提出了一个以安全为重点的方法,概述了在获得许可的人工智能数据中心部署,并在部署后进行持续监控和保护。 另请阅读: 印度的变革之旅:揭示的机遇 在这些发展中,印度站在技术变革的门槛上,准备利用创新推动经济增长。该国的政策正在适应解决与人工智能相关的隐私问题、系统偏见和知识产权侵权问题。 另请阅读:《AWS和Accel推出“ML Elevate 2023”以推动印度人工智能创业生态系统》 全球局势:多样化的人工智能监管方法 随着人工智能浪潮席卷全球,各国采取了不同的监管方法。欧盟的人工智能法案提出了一种基于侵略性和风险的多层次方法,而英国则采取了更加友好创新的立场。 我们的观点…

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世界上最大的广告商拥抱人工智能的力量:广告领域的范式转变

在可能重塑广告格局的举措中,一些世界知名的广告商正在利用生成式人工智能(AI)的潜力。雀巢和联合利华等公司正在引领这一变革之旅,利用ChatGPT和DALL-E等先进的AI技术。这些生成式AI工具提高了效率,降低了成本,并彻底改变了产品营销。 还阅读:Microsoft Azure推出企业AI ChatGPT 揭开广告中的人工智能革命 领导这一人工智能革命的是全球巨头雀巢和联合利华。这些行业巨头大胆采用生成式人工智能,旨在开启产品广告的新方式。到目前为止,这些以AI为动力的战略已经证明在速度、成本效益和潜在范围方面都具有优势。这一转变正值这些公司为广告可能的未来常态做好准备之际。 还阅读:18个必备的营销自动化工具,以简化您的营销工作! 生成式AI的兴起:为创新铺平道路 生成式AI不仅仅是一个流行词,它是一个引发各行各业共同想象力的革命性概念。这项技术能够根据历史数据创作内容,以前所未有的方式推动创新。营销团队设想了一个未来,在生成式AI的帮助下,广告将实现广泛的创意可能性,重新定义广告的成就。 还阅读:Meta的AI工具为营销人员自动生成面向特定受众的副本 开创广告的新时代 生成式AI重塑广告格局的潜力引起了行业领导者的关注。广告商们寄望于AI生成原始文本、图像和计算机代码的能力,超越传统的分类和识别技术。随着对AI技术的投资不断增加,很明显,广告受到的转型影响将是革命性的。 应对挑战:平衡创新和责任 然而,这次对人工智能的大胆尝试并非没有挑战。随着企业涉足生成式AI,人们对安全性、版权侵权和潜在数据固有偏见的担忧逐渐浮出水面。这凸显了在利用AI潜力和确保道德、负责任实施之间需要保持微妙平衡的必要性。 虽然AI驱动的自动化具有强大的吸引力,但重要的是要认识到,在可预见的未来,人类仍将是创意过程中不可或缺的一部分。AI和人类创造力之间的相互关系至关重要,因为人类提供了AI可能缺乏的监督和上下文理解。 还阅读:面向数据驱动型营销人员的前14个营销分析工具 成功故事:展示生成式AI在广告中的影响 全球最大的广告代理公司WPP正在领先展示生成式AI在广告中的实际效益。WPP与雀巢和世界食品公司合作,推出了AI驱动的广告活动,取得了非常创新的成果。此外,他们还大幅降低了成本。该机构的首席执行官马克·里德(Mark Read)强调通过虚拟制作实现的惊人节约,使看似不可能成为现实。 WPP与世界食品公司在印度的合作是AI驱动的广告潜力的证明。一项以宝莱坞巨星沙鲁克·汗(Shah Rukh Khan)为特色的广告活动在各个平台上获得了9400万次观看。这个成功故事展示了AI在创意和高效制作之间的桥梁作用,为广告的未来提供了一瞥。 雀巢全球首席营销官奥德·高顿(Aude Gandon)提供了AI在营销中的实际应用见解。通过ChatGPT 4.0和Dall-E…

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以人工智能为驱动的“Deepfake”欺诈:喀拉拉邦对骗子的持续战斗

在最近几个月里,喀拉拉邦目睹了一种利用人工智能驱动的“深度伪造”技术进行欺诈的激增。超过300人损失了惊人的4千万卢比,该邦正面临着新一波网络犯罪的挑战。这种人工智能骗局以诱人的“在家工作”和“家庭业务”机会为目标,针对易受攻击的受害者。本文探讨了这些骗子的作案手法,他们如何使用深度伪造技术,以及喀拉拉邦警察为打击这种危害所做出的努力。 另请阅读:网络犯罪分子使用WormGPT突破电子邮件安全 欺诈浪潮的崛起 根据警方报告,实际案件数量可能要远高于报告的数字。喀拉拉邦是这种欺诈活动猖獗的邦中名列前茅,网络骗子每月从居民手中骗取约1亿卢比。令人震惊的是,女性和家庭主妇成为这些骗局的主要目标。 另请阅读:欺诈GPT:人工智能驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 “在家工作”骗子的诱惑 犯罪分子通过WhatsApp或Facebook与受害者联系,提供在家工作的机会。然后,他们以观看商业视频来吸引受害者,承诺通过这种方式获得奖励。然而,这种诱饵很快变成了陷阱,因为受害者被卷入了一系列任务中,积累了积分,最终导致巨额的货币需求。 狡猾的商业欺诈 另一种欺诈方案涉及销售知名品牌的产品,通过诱人的交易吸引受害者。犯罪分子营造出真实交易的假象,在提供更大的购买机会之前,建立受害者的信心。受害者很快感到受骗,因为参与此类骗局的社交媒体群体消失得无影无踪。 另请阅读:罪犯使用人工智能冒充亲友 深度伪造技术的威胁 喀拉拉邦警方最近调查了一起使用人工智能驱动的“深度伪造”技术欺骗受害者4万卢比的案件。通过模仿前同事进行视频通话,骗子以虚构的医疗紧急情况巧妙地欺骗受害者转账。这种高级手法给执法机构追踪和逮捕罪犯带来了重大挑战。 另请阅读:在人工智能时代如何检测和处理深度伪造? 喀拉拉邦警方追求正义 科齐科德市网络警察迅速采取行动,派遣一个团队前往艾哈迈达巴德追踪深度伪造案件中的被告。调查涉及评估在果阿赌场注册的地址的真实性,该地址是罪犯用于注册犯罪中使用的sim卡的。喀拉拉邦警方正在寻求古吉拉特邦警方的帮助,决心将犯罪分子绳之以法。 另请阅读:欧盟呼吁采取措施识别深度伪造和人工智能内容 我们的观点 人工智能驱动的“深度伪造”欺诈的崛起严重威胁着个人和他们辛辛苦苦赚来的钱。随着受害者数量的增加和财务损失的飙升,喀拉拉邦的执法机构正在加大努力打击这种阴险的网络犯罪形式。在先进技术时代,意识和警惕成为保护自己免受这些欺诈计划侵害的关键工具。通过保持了解和在在线互动中采取谨慎行事,公民可以挫败骗子的恶意意图,使数字世界对每个人来说更加安全。

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人工智能如何帮助潜在客户生成?

无论您的服务或产品有多么出色,或者它们有多么独特,如果您不能有效地进行营销,那都是无关紧要的。全球范围内,小型和大型企业主都在努力跟上快速变化的营销发展。通过人工智能和机器学习技术的快速进步,我们现在拥有非常先进的AI线索生成解决方案,可以比传统方法更快地产生高质量的线索。人工智能通过减少从研究到营销所需的时间,帮助营销人员提高效率。 什么是AI线索生成? AI线索生成是利用人工智能技术和策略,识别和吸引潜在客户或线索的过程。它包括使用AI工具和算法自动化发现和评估潜在客户。 通过利用人工智能和数据驱动的理解能力,AI线索生成使企业能够有效管理其营销和销售业务,发现高质量的线索,并促进收入增长。 营销和销售团队可以利用这些洞察力进行预测、建议或基于数据的措施,提高潜在客户成为客户的可能性。 借助AI线索生成的帮助,组织可以自动化和简化发现和与潜在客户互动的过程,从而提高生产力、提高转化率,并在销售和营销活动中获得更好的投资回报率(ROI)。 AI线索生成统计数据 以下是关于AI线索生成的一些最新统计数据: 44%的企业使用基于技术的方法来确定线索的资格。 59%的营销人员依赖搜索引擎优化对线索产生重大影响。 73%的B2B企业表示虚拟会议和网络研讨会是最佳的线索生成方法之一。 79%的营销人员在电子邮件营销中使用自动化。 33%的营销部门使用无代码或低代码工具。 56%的营销人员在线索分段中使用自动化。 还阅读:为什么要在2023年学习无代码机器学习? 人工智能如何帮助线索生成? 1. 基于人工智能的线索评分和资格认定 为了确定每个线索的质量和潜在价值,AI算法分析收集到的数据。根据预先确定的标准,例如线索的参与程度、兴趣和成为消费者的可能性,可以对线索进行评分。这样可以更容易地对线索进行分类,并专注于最有潜力的线索。 通过线索评分,为每个线索指定一个反映其潜在价值和转化可能性的数值。人口统计数据、参与程度、网站通信、过去的购买记录和其他相关因素都可以作为线索评分的参数。得分较高的线索有更高的转化机会。 可以使用机器学习技术创建理想的客户配置文件(ICP),以找到与您的目标人物相符的线索。由人工智能驱动的工具在网络上搜索符合您人口统计学的消费者和企业,生成一个合格的潜在客户列表,可用作营销和销售工作的基础。 2. 个性化营销和内容推荐 人工智能利用收集到的数据和洞察力,定制每个线索的推广活动和信息。通过解读他们的选择、需求和行为模式,AI算法可以为特定的线索提供定制内容。 人工智能系统可以根据过去的浏览和内容使用模式,为潜在客户和网站访问者提供超个性化的内容,增加对品牌的兴趣,最终提高转化率。…

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成功的数据科学之路在于你的学习能力但是要学什么呢?

在过去的十年中,数据科学取得了许多重大进展,但尽管取得了这些成就,许多项目却从未见天日作为数据科学家,我们不仅要展现强大的技能,还要具备良好的沟通和领导能力我们需要与团队成员、利益相关者和决策者进行有效的沟通,以确保项目能够成功实施并产生实际价值此外,我们还需要不断学习和更新我们的知识,以跟上快速发展的技术和工具只有通过不断提升自己的能力,我们才能在数据科学领域取得持久的成功

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