【专题】人工智能AI算力高质量发展评估体系报告合集PDF分享(附原数据表)
在当今数字化时代,算力已成为推动经济发展和科技创新的关键力量。
在当今数字化时代,算力已成为推动经济发展和科技创新的关键力量。
2023 年,AIGC 所代表的通用人工智能技术引发全球激荡。
人工智能时代已然到来,正全方位重塑着银行业经营的大环境以及社会的各个领域。
在当今数字化时代,人工智能(AI)已成为推动各行各业创新和转型的关键驱动力。
随着人工智能技术的迅猛发展,AI 基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。
本报告合集进行了深入且全面的探讨,聚焦于生物制药行业的表现以及该行业从研发管线创新产品投资中获取回报的能力。
随着人工智能技术的飞速发展,AI已经成为当今时代的重要驱动力。
本文分析了不同AI经验的企业如何利用生成式AI,发现新手型企业通过1至3年的对话式AI经验,89%已开始使用生成式AI直接回答客户问题,而经验型企业则通过5年以上经验,推动更广泛的转型。
在人工智能的浪潮中,职场焦虑愈发显著。本杰明·米勒的故事便是这一现象的缩影。
随着体验经济与智能新时代的双重浪潮席卷而来,既有的传统营销框架与初始体验营销理念逐渐显露出对快速膨胀的数字化生态及企业多元化需求的适应性不足。
AI正深刻重塑资管界,不仅加速了投资决策与运营效率,更开辟了个性化服务蓝海与私募市场的新征途。
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已成为推动社会进步与产业升级的关键力量。
2023年,国内生成式AI技术取得了显著的进步,推动了大模型创业的热潮。随着大模型技术从实验室走向商业化,企业级AI应用也取得了长足的发展。
WeChat Tencent QQ email print 2024年3月,特斯拉在北美地区正式发布了FSD
大模型的发展标志着AIGC时代的来临,没有大模型支撑的AI已成为旧时代产物,缺乏竞争力。
WeChat Tencent QQ email print 更令人兴奋的是,借助对话式界面,您可以轻松创建报告
在过去几十年的漫长时间里,人工智能的发展相对平缓,缺乏突破性的进展。
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经成为引领新一轮产业革命的核心力量。
纵观人类进化史,制造和使用工具无疑是我们发展进程中的一大里程碑。而在当今时代,如何更好地利用AI工具已成为社会各个层面——从产业应用到日常生活、学习工作——热议的焦点。
学习型组织的数字化转型已成为企业竞相追逐的焦点。在数字战略的推动下,人才升级显得尤为关键,而数字化学习则成为了加速人才培养的强有力工具。
生成式人工智能正成为产业创新的关键力量,与实体经济的深度融合将推动新质产业的蓬勃发展。
本报告合集基于对工业企业大模型应用情况的深入调研,在原有工业知识问答准确性测评的基础上,进一步拓展了评估范围。我们新增了数据分析、工程建模、文档生成、代码理解等四大核心场景,并针对性地构建了相应的测试数据集。这些数据集旨在全面评估大模型在各个领域的应用能力。
智能汽车的崛起,正在逐步颠覆整个汽车行业的传统生态,引领着行业向一个全新的发展方向迈进。
人工智能行业正迎来飞速发展的黄金时期,以自然语言处理技术为代表的创新应用如ChatGPT、Bard和Lama2等,不仅提升了人机交互效率,也引发了关于就业影响的广泛讨论。
显著的技术突破中,ChatGPT、Bard和Lama2等自然语言处理工具备受瞩目。这些引人注目的进步,很大程度上引发了关于人工智能对就业可能产生的负面影响的广泛讨论。
人工智能的发展正在深刻地改变着我们的生活和工作方式,尤其是在医疗、智能家居、大语言模型等领域。
随着医药企业数字化营销转型的深入,面临着更多内外数据和数据源的挑战。这些问题导致了数据断层,难以有效利用,使企业忙于处理数据问题,无暇关注深层业务需求。
近年来,随着人工智能(AI)的迅猛发展,我们对技术的认知和应用也在不断刷新。
近年来,人工智能的发展日新月异,整个行业都面临着如何有效融合和应用智能技术的关键问题。
AIGC,全称为AI-Generated Content,是基于预训练大模型、生成式对抗网络(GAN)等人工智能技术,通过已有数据寻找规律,并通过释放泛化能力生成相关技术的内容。
未来,生成式人工智能将推动AI医学影像企业的指数级增长,而综合性医学人工智能模型与医学影像领域的结合将释放巨大潜力。
ChatGPT的广受欢迎引发了全球范围内对人工智能生成聊天的热潮。
自2022年11月ChatGPT发布以来,其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。
在2016年, AlphaGo机器人打败了18届世界棋王李世石,成为了世界棋坛上最伟大的人物。
目前,我们正处在一个“弱人工智能”的阶段,在这个领域里,有六个主要的技术。
到2030年,中国的人工智能(Al)将会改变交通等重要行业的发展格局,产生不可估量的经济效应,而要抓住这个机会,就必须开展多个层面的战略合作与能力建设。
深度学习技术已用于各种文本生成任务,例如写作诗歌,生成电影脚本甚至创作音乐。
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