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    “元年”之后,生成式AI將走向何方?

    科技云報道原創(chuàng)。

    近兩年,以大模型為代表的生成式AI技術(shù),成為引爆數(shù)字原生最重要的技術(shù)奇點,人們見證了各類文生應(yīng)用的進展速度。Gartner預(yù)測,到2026年,超過80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或模型,或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應(yīng)用,這也將為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來巨大的機遇與挑戰(zhàn)。

    未來十年里,所有企業(yè)在戰(zhàn)略里將充分利用三個原生(云原生、數(shù)字原生、AI原生)來顛覆自己的業(yè)務(wù),來構(gòu)造自己的第二、第三增長曲線,重新編寫自己的業(yè)務(wù),在數(shù)字化時代實現(xiàn)企業(yè)跨越式的增長。

    當智能數(shù)字業(yè)務(wù)走向深水區(qū)

    從應(yīng)用變化的角度來看,生成式AI之所以觸發(fā)科技的轉(zhuǎn)折點,遵循的是“大模型摩爾定律”。雖然,新世界還沒有到來,但生成式AI的未來已至。之后,企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)也會跟著發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。巨大算力增長背后其實是底層服務(wù)器、芯片、數(shù)據(jù)等重要能力的升級,而云正在重塑一切。

    大模型如火如荼背后,底層的芯片、到中間的平臺再到上層的應(yīng)用,都與過去不同。如果企業(yè)繼續(xù)采用傳統(tǒng)的IT架構(gòu),CPU和加速器之間的接口會限制產(chǎn)品的性能水平,也就無法更好地支持生成式AI時代的新需求。與此同時,由AI模型帶來的大量資源消耗,也是企業(yè)關(guān)注的重點問題。所以,滿足未來需求的企業(yè)架構(gòu)設(shè)計,一定會充分考慮到成本和可持續(xù)發(fā)展問題。

    進一步講,生成式AI不能單獨創(chuàng)造價值,其工作負載的計算密集程度非常高,它需要底層更強大的硬件支持。因此,具有擁有高性價比的基礎(chǔ)設(shè)施,是應(yīng)用成功構(gòu)建的關(guān)鍵要素之一。

    另外,智能化系統(tǒng)之所以更具顛覆性,是因為在感知、理解、學(xué)習(xí)、推理、交互等方面具有更廣泛的適應(yīng)性,以及更友好的多模交互能力。所以,在架構(gòu)設(shè)計上要充分考慮到可行性、可控性和通用性,才能滿足多場景、多需求、多任務(wù)之間的快速切換。

    智能化系統(tǒng)并不是只有一個大模型,架構(gòu)設(shè)計者需要在根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景的需求進行偏好對齊,具備多模索引、模型選擇、模型算力調(diào)度和模型推理的能力。比如:有的大模型是和員工的生產(chǎn)力、工作效率相關(guān)。有的大模型則和智能化水平相關(guān),包括營銷、客服、HR、財務(wù)。有的是專屬應(yīng)用場景,比如金融領(lǐng)域的欺詐、醫(yī)療領(lǐng)域的病例生成,以及供應(yīng)鏈管理等。企業(yè)要根據(jù)不同需求,以及不同技術(shù)支撐能力,選擇適合的智能化架構(gòu)升級路線。

    AI交互的用戶友好性、大模型開源及API價格的降低、插件服務(wù)帶來的應(yīng)用生態(tài)繁榮等,都使得AI技術(shù)或?qū)⒊蔀橄袼?、電、網(wǎng)絡(luò)一樣的基礎(chǔ)設(shè)施,滲透并改變千行萬業(yè)。

    根據(jù)《2024年AIGC發(fā)展趨勢報告》顯示,在醫(yī)療領(lǐng)域,AI應(yīng)用已能夠精準輔助診斷,例如Google Health的深度學(xué)習(xí)模型,在乳腺癌篩查中的準確率已超越人類專家。利用強大的圖像識別和模式分析能力,這些模型可以從成千上萬的X光片中識別出極易被人眼忽視的細微變化。

    金融領(lǐng)域也經(jīng)歷了由AI推動的變革。金融機構(gòu)利用復(fù)雜的算法來預(yù)測市場趨勢、管理風險,甚至自動執(zhí)行交易。機器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠分析大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù),識別出人類難以察覺的模式。例如,通過深度學(xué)習(xí),AI可以在高頻交易中捕捉到微小的市場變化,并在毫秒級做出反應(yīng),這是任何人類交易者所無法比擬的。

    自動駕駛領(lǐng)域的AI應(yīng)用,展示了AI能夠在高度復(fù)雜和動態(tài)的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的能力。特斯拉Autopilot、谷歌Waymo,這些自動駕駛系統(tǒng)使用了先進的傳感器陣列和AI算法,實現(xiàn)了車輛的自主導(dǎo)航和決策。它們的表現(xiàn)日益接近人類駕駛者,甚至在某些情境下超越了人類。

    ? 生成式AI何去何從?

    IT研究與顧問咨詢機構(gòu)Gartner發(fā)布的《生成式AI對企業(yè)的重要性》預(yù)測,明年大型企業(yè)機構(gòu)30%的對外營銷信息將由合成數(shù)據(jù)生成。市場研究機構(gòu)Canalys預(yù)測,到2028年,生成式AI的市場規(guī)模將達到1580億美元。

    精彩紛呈的2023年被普遍視為“生成式AI元年”,科技產(chǎn)業(yè)的圖景已經(jīng)被深刻改變。今年,AI行業(yè)將迎來巨大的變革。

    從生成式AI發(fā)展脈絡(luò)看,多模態(tài)模型、視頻生成、AI智能體、開源等內(nèi)容將是下一階段發(fā)展的重心。而隨著AI前所未有的發(fā)展態(tài)勢以及在各大領(lǐng)域的滲透,如何保障和監(jiān)管其可持續(xù)、負責任的發(fā)展也是接下來的重大課題之一。

    AI領(lǐng)域一個關(guān)鍵性的創(chuàng)新是多模態(tài)生成式AI,此類系統(tǒng)能處理文本、聲音、旋律和視覺信號等各種輸入信息,并將其融合起來進行綜合理解。隨著多模態(tài)技術(shù)的不斷發(fā)展,AI模型將迎接更加復(fù)雜多樣化的交互場景,有望在智能家居、智慧城市、醫(yī)療診斷、自動駕駛等領(lǐng)域打開全新的應(yīng)用空間。

    視頻生成也是今年值得關(guān)注的熱點。除AI初創(chuàng)企業(yè)外,谷歌也在這一領(lǐng)域迅速跟進,先是與美國國家工程院院士、斯坦福大學(xué)教授李飛飛及其團隊合作推出AI視頻生成模型W.A.L.T,后又發(fā)布了一個全新的視頻生成模型VideoPoet,而且無需特定數(shù)據(jù)便可生成視頻。

    雖然生成式AI沿著生成文字、圖像再到視頻不斷升級,但它與人類互動還停留在輸入和輸出內(nèi)容的階段,而還無法真正幫人類在現(xiàn)實生活中做出行動,比如預(yù)定餐廳、購買物品等。

    比爾·蓋茨在去年11月也曾撰文指出,AI智能體將在未來五年里徹底改變我們使用計算機的方式。在他的暢想中,用戶只需用自然語言告知自己的需求,計算機就會自動跨越不同軟件程序完成任務(wù),AI智能體將成為每個人都能擁有的“遠遠超出當今技術(shù)的AI驅(qū)動個人助理”。實際上,OpenAI在開發(fā)者大會上推出的定制GPTs和一系列輔助開發(fā)工具被視為打造AI智能體的先行部署。未來,人們將看到更加復(fù)雜的AI智能體,可以代替用戶做出行動。

    正如歷史上所有的顛覆性技術(shù)一樣,人類需要時間探索如何與AI相處。AI的安全性和監(jiān)管框架必將成為又一熱點話題。

    AI在特定領(lǐng)域中的成功,也揭示了其所面臨的限制。隨著AI從實驗室研究走向現(xiàn)實場景這一過程的推進,技術(shù)、法規(guī)、倫理以及社會接受度的挑戰(zhàn)逐漸浮現(xiàn)。國際數(shù)據(jù)公司IDC指出,在法律法規(guī)的框架下,所有大模型和AI生態(tài)廠商都必須認真對待新一代人工智能產(chǎn)業(yè)中的合法合規(guī)問題,特別是通過算法模型的優(yōu)化,增強人工智能的可解釋性。

    全球技術(shù)合作交匯點

    生成式AI的發(fā)展就像一場馬拉松,現(xiàn)在還處于非常早期的階段,不僅是一場長期競爭,更成為全球企業(yè)開展技術(shù)合作、攜手探索未來科技世界的橋梁。

    近日,神州泰岳宣布成為中國首批獲得亞馬遜云科技生成式AI能力認證的合作伙伴。神州泰岳運用亞馬遜云科技的Amazon SageMaker(全托管機器學(xué)習(xí))、Amazon Bedrock(全托管生成式AI)等技術(shù),從架構(gòu)選型、模型選擇、模型調(diào)優(yōu)到云應(yīng)用的集成開發(fā),助力企業(yè)釋放生成式AI的商業(yè)價值。

    亞馬遜云科技作為生成式AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,對神州泰岳在多方面進行賦能與支持。比如雙方共同探討構(gòu)建生成式AI應(yīng)用的關(guān)鍵路徑,亞馬遜云科技提供行業(yè)專家、技術(shù)專家和架構(gòu)師等專家資源支持和一系列培訓(xùn),提升神州泰岳的技術(shù)能力。神州泰岳則充分利用亞馬遜云科技遍布全球的基礎(chǔ)設(shè)施與豐富全面的生成式AI產(chǎn)品包括算力、模型和框架以及應(yīng)用,為客戶提供工程化服務(wù)及“最后三公里”實施。

    基于亞馬遜云科技的初步解決方案,雙方共同創(chuàng)建客戶個性的具體實施方案,例如云桌面生成式AI方案(Soca+Stable Diffusion)、基于Amazon EKS的Stable Diffusion圖像生成方案和基于大語言模型知識問答應(yīng)用落地實踐如知識庫構(gòu)建等。

    目前,神州泰岳已成功幫助制造、互聯(lián)網(wǎng)、游戲等行業(yè)客戶利用生成式AI技術(shù)提高生產(chǎn)力和創(chuàng)新速度。比如神州泰岳幫助海爾設(shè)計中心利用Amazon SageMaker打造了AIGC工業(yè)設(shè)計方案,將歷史積累的海量設(shè)計方案數(shù)據(jù)沉淀到AI模型中,結(jié)合長期積累的內(nèi)部知識圖譜,提高設(shè)計工作的效率和質(zhì)量,為新品設(shè)計、改款升級、渠道定制化等工業(yè)設(shè)計業(yè)務(wù)場景提供支持。

    針對全球知名的輸入法公司Kika Tech,神州泰岳幫助其部署了Amazon SageMaker服務(wù),其中的生成式AI模型能根據(jù)用戶的文字提示與語言理解,快速生成表情、貼圖和動圖等多元素輸入內(nèi)容,創(chuàng)造更豐富有趣的輸入體驗。

    神州泰岳副總裁兼云事業(yè)部總經(jīng)理劉家歆關(guān)于生成式AI 的前景表示,“我們正處在一個技術(shù)變革的時代,生成式AI擁有顛覆產(chǎn)業(yè)格局的巨大潛力。我們將幫助客戶駕馭這一變革浪潮實現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、升級和創(chuàng)新?!?/p>

    神州泰岳副總裁兼云事業(yè)部總經(jīng)理劉家歆(右)

    如今,生成式人工智能已從“實驗室”走向“產(chǎn)業(yè)化”,通過融合不同系統(tǒng),加強企業(yè)間的協(xié)作,共同為各行各業(yè)提供量身定制的人工智能能力,并將其深度融入到各類應(yīng)用解決方案之中,這也將進一步激發(fā)新的生產(chǎn)力形態(tài),為生成式人工智能的未來發(fā)展創(chuàng)造更多可能。

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    2024-06-11
    “元年”之后,生成式AI將走向何方?
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