2025年2月19日,PTC宣布推出由生成式人工智能(GenAI)驅(qū)動的ServiceMax AI現(xiàn)場服務(wù)管理助手。
DigitalOcean在其年度用戶大會上發(fā)布了GenAI平臺,旨在讓生成式AI更易于企業(yè)使用。該平臺提供創(chuàng)建自定義AI代理、集成知識庫和執(zhí)行高級功能調(diào)用的工具,為構(gòu)建AI驅(qū)動應(yīng)用提供了簡單途徑。DigitalOcean強調(diào)易用性,致力于讓更多開發(fā)者和初創(chuàng)企業(yè)能夠輕松接入AI技術(shù)。
大數(shù)據(jù)庫模型(LDM)使用的是另一類主要數(shù)據(jù)源,即企業(yè)數(shù)據(jù)庫,旨在對大語言模型做出補充。與大語言模型不同,大數(shù)據(jù)庫模型不再局限于書籍、文檔和網(wǎng)絡(luò)上的人類寫作文本,而更多依托于企業(yè)中的表格形式數(shù)據(jù)。
喜力(Heineken)總部位于新加坡,該公司亞太區(qū)數(shù)字和技術(shù)總監(jiān)Ralph Ostertag最近分享了他團隊的2025年路線圖,以及他對尋求創(chuàng)新和數(shù)字化企業(yè)的最佳建議。
隨著生成式AI的迅速崛起、AI代理的普及以及每個崗位對數(shù)字和人際技能的需求增加,AI正在重塑職場生態(tài)。到2025年,越來越多的組織將把生成式AI從實驗階段轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)規(guī)劃的重要組成部分,從客戶服務(wù)到供應(yīng)鏈再到人力資源,各個關(guān)鍵職能都將發(fā)生變革。本文總結(jié)了2025年人力資源領(lǐng)域在應(yīng)用生成式AI過程中需要考慮的10大趨勢,涵蓋AI代理的普及、性別差距、技能提升、工作性質(zhì)變化、領(lǐng)導(dǎo)力轉(zhuǎn)型、靈活辦公等多個方面,為企業(yè)制定人力資源戰(zhàn)略提供了重要參考。
中國企業(yè)在采用生成式人工智能(GenAI)方面雄心勃勃,但進展緩慢,目前只有8%的中國企業(yè)將生成式人工智能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。
隨著美聯(lián)航人工智能路線圖的核心架構(gòu)骨干就位,首席信息官已經(jīng)將一些模型投入生產(chǎn),供員工和客戶使用。
旅行和費用管理公司Emburse看到了很多機會可以讓他們從生成式AI中受益。這項技術(shù)可以用來改善個人用戶的體驗,例如,通過更智能地分析收據(jù),或者通過發(fā)現(xiàn)欺詐行為來幫助企業(yè)客戶。
生成式AI的誕生凝結(jié)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播算法、無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練、Transformer架構(gòu)等幾十年的人工智能研究成果;同時,又占盡了大規(guī)模數(shù)據(jù)集和云計算的得天獨厚。
開源軟件工具因其具有的多項優(yōu)勢而持續(xù)受到歡迎,包括更低的前期軟件和硬件成本、更低的總擁有成本、無廠商鎖定、更簡單的許可管理和來自活躍社區(qū)的支持。
如果說re:Invent第一天的重點是Amazon Nova,第二天的重點就是如何在模型之后進行訓(xùn)練、推理,并應(yīng)用落地。這對應(yīng)的就是Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q。
艾斯本不斷推陳出新,依托豐富的行業(yè)經(jīng)驗,推出了包括績效工程、制造與供應(yīng)鏈、資產(chǎn)績效管理、地下科學(xué)與工程、數(shù)字電網(wǎng)管理和工業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在內(nèi)的六大解決方案。更值得一提的是艾斯本提出的“工業(yè)AI”理念,正以有型的投資回報率,推動客戶實現(xiàn)價值躍升。
地球在物理學(xué)科有“重力加速度”,在計算機學(xué)科又有了新的 “AI加速度”。
谷歌云(Google Cloud)希望通過推出新的谷歌云人工智能代理生態(tài)系統(tǒng)計劃,將人工智能代理的銷售和客戶采用率提升到新的高度,通過新的技術(shù)和市場資源幫助合作伙伴建立并共同創(chuàng)新人工智能代理。
生成式AI讓整個組織的人都能尋找創(chuàng)新的技術(shù)解決方案來應(yīng)對日益增加的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),但必須要有人確保民主化不會導(dǎo)致混亂,而這個人很可能就是CIO。
生成式AI在推動應(yīng)對氣候變化的積極應(yīng)對方面具有巨大的潛力。其中最強大的應(yīng)用之一就是優(yōu)化資源,包括減少浪費、提高效率并最終幫助減少碳排放。例如,生成式AI模型已被用于模擬天氣模式、改進精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和建立起更強大的自然災(zāi)害預(yù)測模型。這對于細致了解并適應(yīng)不斷變化的氣候格局顯然至關(guān)重要。
在汽車信息化的浪潮中賦能產(chǎn)業(yè)、在大健康領(lǐng)域服務(wù)民生、為充分就業(yè)注入活力、投研醫(yī)療設(shè)備為國爭光、教醫(yī)養(yǎng)融合賦能城市、數(shù)據(jù)價值化進程中創(chuàng)造模式,東軟正以實際行動詮釋著這種創(chuàng)新與擔(dān)當(dāng)。
Gartner近日發(fā)布2025年及未來的重要戰(zhàn)略預(yù)測。Gartner的重要預(yù)測探討了生成式人工智能(GenAI)如何影響在多數(shù)人眼中只有人類才能產(chǎn)生持久影響的領(lǐng)域。
從PC時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代,再到如今的AI時代,每一輪技術(shù)變革都在不斷降低使用門檻和開發(fā)門檻,智算的發(fā)展也將進一步降低生成式AI的應(yīng)用,使其可以快速推進。
在人工智能來臨之時,我們首先會想到GPU,但數(shù)據(jù)存儲的重要性同樣至關(guān)重要,它能夠確保人工智能系統(tǒng)的可信性和完整性。