Görsel kaynağı: Unbounded AI tarafından oluşturuldu
Son zamanlarda, "Yüz Model Savaşı" tüm hızıyla devam ediyor ve büyük teknoloji şirketleri kendi genel modellerini ve endüstri özelliklerini birleştiren endüstri modellerini piyasaya sürdüler. Teknoloji endüstrisinin refahı, insanlara büyük fabrikalardaki işten çıkarma dalgasının vahşetini geçici olarak unutturdu.
Endüstri modeli benzeri görülmemiş bir ilgi gördü, bu da To B endüstrisinde yapay zeka uygulamasının daha da derinleşeceği anlamına geliyor.
Kuruluşlar, büyük endüstri modellerini kullanarak kendi iş ihtiyaçlarını karşılayan, iş verimliliğini ve kalitesini artıran ve maliyetleri daha da azaltan özel modelleri daha rahat bir şekilde oluşturabilir. Aynı zamanda, büyük endüstri modellerinin kullanılması, şirketlerin dijital dönüşümü daha iyi gerçekleştirmelerine ve rekabet güçlerini ve pazar konumlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.
Haber çıkar çıkmaz bu toB yazılım üreticileri yerlerinde duramadılar ve ruhlarını sorgulamak zorunda kaldılar, B-end yazılımların önündeki engeller nerede?
**Yapay zeka büyük model saldırıyor, hangi toB yazılımı ölüm kalım habercisi? **
1. Veri Analizi
BI (Business Intelligence) ve diğer veri analiz yazılımları, işletmelerin yönetiminde ve karar alma süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür yazılımlar, şirketlerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için çok büyük miktarda dahili ve harici verileri işleyebilir, analiz edebilir ve görselleştirebilir. Bununla birlikte, büyük ölçekli model teknolojisinin sürekli gelişmesiyle birlikte, bazı yapay zeka platformları, ikame riski olan işletmelerin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilen daha akıllı veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmaya başlayabilir.
2. Standart işlem sınıfı
Büyük modelin güçlü veri işleme ve öğrenme yetenekleri, büyük miktarda ofis verisinin öğrenilmesi ve analizi yoluyla, oldukça tekrar eden bazı görevleri net kurallarla otomatik olarak işleyebilir; . Bu nedenle, son derece standartlaştırılmış tüm meslekler gibi, OA (ofis otomasyonu), iş onay akışı ve pazarlama otomasyonu gibi standart süreç yazılımları da değiştirilme tehdidiyle karşı karşıyadır.
Örneğin, AE sisteminde AI, posta sınıflandırması, dosya dosyalama vb. gibi bazı günlük ofis işlemlerini otomatikleştirebilir. İş onay sürecinde yapay zeka, uygulama içeriğinin otomatik olarak gözden geçirilmesi ve sınıflandırılması yoluyla onay sürecini hızlandırabilir ve süreç verimliliğini artırabilir. Pazarlama otomasyonunda, AI büyük modelleri, kullanıcı davranışının otomatik analizi ve tahmini yoluyla otomatik pazarlama ve doğru öneriler gerçekleştirebilir ve dönüşüm oranlarını iyileştirebilir.
Üçüncüsü, Yürütme Otomasyonu
RPA (Robotic Process Automation), yazılım robotlarına ve yapay zekaya (AI) dayalı bir iş süreci otomasyon teknolojisidir.Üst düzey, iyi tanımlanmış görevlerde insan emeğinin yerini alır. Örneğin, finansal alanda RPA, muhasebe işlemleri, veri girişi ve fatura doğrulama gibi görevleri otomatik olarak gerçekleştirebilir; müşteri hizmetleri alanında RPA, müşteri e-postalarını otomatik olarak yanıtlayabilir ve şikayetleri doğal dil işleme teknolojisi ile ele alabilir.
Bununla birlikte, RPA'nın eksiklikleri de açıktır: Örneğin, karmaşık ve oldukça değişken süreçleri kaldıramaz ve insan karar verme ve muhakeme gerektiren görevler RPA için uygun değildir. Ek olarak, RPA yapılandırma ve programlama gerektirir, dolayısıyla yüksek bir teknik eşik ve maliyet gerektirebilir.
Doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknolojisine dayanan AutoGPT, bu sorunları mükemmel şekilde önleyebilir, insan işini otomatik olarak anlayabilir, öğrenebilir ve taklit edebilir, böylece bazı RPA ürünlerinin işlevlerinin yerini alabilir.
Bu nedenle, gelecekte RPA'nın ürünleri yinelemek için yapay zekanın yeteneklerini sürekli olarak birleştirmesi gerekiyor, aksi takdirde bu tür daha az akıllı otomatik yürütme robotları kolayca "gözden düşecektir".
4. Hafif Danışmanlık Hizmeti Yazılımı
Bu tür yazılımlar, şirketlerin endüstri dinamiklerini, pazar eğilimlerini ve rekabet koşullarını anlamalarına ve karar desteği sağlamalarına yardımcı olabilir. Bununla birlikte, AI teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, Big Model'in akıllı endüstri analizi ve danışmanlık hizmetleri sağlaması aslında daha iyi ve daha uygundur.
Bu nedenle, gelecekte yalnızca yazılım değil, tüm hafif danışmanlık sektörü yapay zeka büyük modellerinden en çok etkilenecek alan olacaktır.
5. Geleneksel eğitim yazılımı
İngilizce eğitimi, programlama eğitimi vb. gibi geleneksel çevrimiçi eğitim yazılımlarıyla karşılaştırıldığında yapay zekanın aşağıdakiler gibi daha belirgin avantajları vardır:
Otomatik öğretim: AI büyük modelleri, daha kişiselleştirilmiş ve doğru öğretim içeriği sağlamak için otomatik olarak öğretim planları oluşturabilir, böylece manuel öğretime olan bağımlılığı azaltır.
Akıllı geri bildirim: AI büyük modeli, öğrencilerin öğrenme durumunu ve ilerlemesini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve öğrencilerin bilgi ve becerilerde daha iyi ustalaşmalarına yardımcı olmak için zamanında geri bildirim ve öneriler verebilir.
Özelleştirilmiş öğrenme yolu: AI büyük modeli, öğrenme yolunu öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına ve öğrenme ilerlemesine göre özelleştirebilir, daha esnek ve çeşitli öğrenme yöntemleri sağlar.
Akıllı değerlendirme: AI büyük modeli, öğrencilerin kendi öğrenme ilerlemelerini ve seviyelerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için öğrencilerin öğrenme çıktılarını otomatik olarak değerlendirebilir ve daha objektif ve doğru değerlendirme sonuçları sağlayabilir.
Bu bakış açısıyla eğitimin çeşitli bağlantılarına açık ve net bir şekilde değinilmiştir.Online eğitimin geleceği nasıldır?
**Hangi toB yazılımı yapay zeka tarafından kolaylıkla değiştirilemez? **
1. Karmaşık işletme yönetimi yazılımı
ERP (Kurumsal Kaynak Planlama), WMS (Depo Yönetim Sistemi) ve TMS (Ulaştırma Yönetim Sistemi) gibi karmaşık iş yönetimi yazılımları, işletmelerde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür yazılımlar, işletmelerin kaynakların optimal tahsisini, satın alma, satış ve envanter yönetimini ve nakliye sürecinin izlenmesini gerçekleştirmesine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, karmaşık iş yönetimi yazılımlarının genellikle büyük miktarda veri ve karmaşık süreçlerle uğraşması ve kuruluşun gerçek durumuna göre özelleştirilmesi gerekir. AI teknolojisi bir dereceye kadar yardımcı işlevler sağlayabilir, ancak bu tür yazılımların yerini tamamen alması zordur.
2. Az veri içeren yazılım
Hassas üretim, ayrık üretim ve diğer endüstriyel yazılımlar gibi bazı endüstri yazılımlarının yanı sıra yeni ilaç araştırma ve geliştirme yönetim yazılımları, ekipman üretim yönetim yazılımları ve diğer endüstri yönetim yazılımlarının genellikle büyük miktarda veriyi ve karmaşık algoritmaları işlemesi gerekir. Bu yazılımlardaki veriler ve algoritmalar genellikle yalnızca birkaç şirketin sahip olabileceği kıt kaynaklardır. Ek olarak, insan uzmanlığı ve deneyimi, son derece özel veri ve bilginin işlenmesinde hala önemli bir rol oynamaktadır, bu nedenle yapay zeka büyük modellerinin yerini tamamen alması zordur.
3. Sektör yönetimi yazılımı
Yeni ilaç araştırma ve geliştirme yönetimi yazılımı ve ekipman üretim yönetimi yazılımı gibi endüstri yönetimi yazılımları, belirli belirli sektörlerde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür yazılımlar, işletmelerin Ar-Ge, üretim, kalite ve malzeme yönetiminin standardizasyonunu, akışını ve standardizasyonunu gerçekleştirmesine yardımcı olabilir. Çünkü farklı sektörlerin iş ve yönetim modelleri çok farklıdır ve bu yazılımların genellikle karmaşık sektör kuralları ve bilgileriyle uğraşması gerekir. Bu nedenle, AI teknolojisinin her sektör için genel endüstri yönetimi yazılımı geliştirmesi zordur.
Yukarıdakilere dayanarak, ister insan konumları ister yazılım olsun, AI tarafından değiştirilmesi kolay olmayan tüm bunların aslında son derece profesyonel, karmaşık, teknik ve etkileşimli olduğunu bulmak zor değil. Ancak gelecekte, bu yazılımlar hayatta kalmak ve daha iyi gelişmek istiyorsa, daha verimli ve doğru hizmetler sunmak için yapay zeka büyük modelleriyle işbirliği yapmalı ve entegre edilmelidir.
**Yapay zeka çağında, toB yazılımı zorluklarla nasıl başa çıkıyor? **
1. Ürünü yeniden şekillendirmek için AI büyük modelini birleştirme
Geçen yılın sonundan bu yana, ChatGPT ve Wenxin Yiyan tarafından temsil edilen büyük dil modelleri, küresel bilgi teknolojisi alanında yeni bir devrim turuna öncülük etti. Yeni dalga yükseliyor, yapay zeka geleceği yeniden inşa ediyor ve binlerce endüstri yeni fırsatlar doğuracak.
Baidu, bu yeni fırsat kapsamında birden çok kez açıklama yaptı ve tüm ürünleri yeniden yapılandırmak için yapay zeka büyük modelleri kullanacak.
Ürün yeniden modelleme, AI büyük modeliyle birleştirmek ve yapay zeka teknolojisinin yardımıyla ürünlerin zekasını ve kişiselleştirmesini geliştirmek ve hatta kendi ürünlerini yeniden oluşturmaktır.
Örneğin, toB yazılım endüstrisi, akıllı müşteri hizmetleri ve akıllı öneri gibi işlevleri gerçekleştirmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi teknolojileri kullanmayı düşünebilir ve böylece kullanıcı deneyimini ve ürün değerini geliştirebilir.
İkinci olarak, pencere periyodundan yararlanın, yeniden konumlandırın ve parçaları değiştirin
Pencere döneminden yararlanarak ürün ve hizmetlerinizi yeniden konumlandırın ve daha umut verici bir yola geçin. Sürekli değişen bu çağda hiçbir ürün ve hatta sektör her zaman yeşil kalan bir ağaç olamaz.Durup durursanız sadece düşüşünü hızlandırırsınız.Bu nedenle doğru zamanda düşünme stratejinizi değiştirin ve yeni bir yola adım atın.Nefes alın. içine yeni bir hayat. Örneğin, toB yazılım endüstrisi, daha fazla geliştirme fırsatı elde etmek için kendi ihtiyaçlarına ve geliştirme stratejilerine dayalı olarak bulut bilgi işlem, büyük veri ve yapay zeka gibi gelişmekte olan alanlara girmeyi de düşünebilir.
3. AI modeli için hizmet sağlayın, su ve kürek satın
Yapay zeka büyük modellerinin yavaş yavaş B yazılımlarının pazar payını tükettiği yadsınamaz bir gerçektir. Ancak bu, yazılımın çaresiz olduğu ve öylece oturup öldüğü anlamına gelmez. Aslında, bu yazılımlar, olgun teknoloji, istikrarlı performans, zengin işlevler ve benzeri gibi birçok açıdan hala avantajlara sahiptir.
Tabii ürününüz gerçekten yapay zeka tarafından kuşatılmışsa ve yere serildiyse ve kısa sürede dönüşüm için çıkış yoksa, o zaman belki de bir an önce durup işinizi başka yöne çevirmelisiniz. talimatlar.
Örneğin, AI büyük modelleri için veri etiketleme, eğitim, optimizasyon ve diğer hizmetlerin yanı sıra ilgili donanım cihazları ve yazılım araçları sağlamayı düşünün.
Gerçekten, bunda utanılacak bir şey yok.
Su, çömlek, kürek satma işi o kadar lüks görünmeyebilir ama gerçekten de güçlü bir talep… Bunlarla hayatta kaldığınız sürece hemen para kazanabileceksiniz.
Paraya sahip olduktan sonra, AI teknolojisinin geliştirilmesinde yer almak için iş modelinin dönüştürülmesini ve yükseltilmesini yavaş yavaş düşünün.
Özünde, büyük bir model, herhangi bir platform veya yazılım gibi bir araçtır. Tüm işletmeler, AI büyük modellerinin geliştirilmesine yakından dikkat etmeli, uygulama alanlarını aktif olarak keşfetmeli ve AI büyük modelleriyle işbirliği yapmanın yollarını aramalıdır. Onu iyi kullanabildiğiniz sürece, ondan mahvolmaz veya zarar görmezsiniz, aksine fayda sağlarsınız.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI büyük modeli, B yazılımı için öldürüyor mu?
Orijinal Kaynak: Teknik Liderlik
Son zamanlarda, "Yüz Model Savaşı" tüm hızıyla devam ediyor ve büyük teknoloji şirketleri kendi genel modellerini ve endüstri özelliklerini birleştiren endüstri modellerini piyasaya sürdüler. Teknoloji endüstrisinin refahı, insanlara büyük fabrikalardaki işten çıkarma dalgasının vahşetini geçici olarak unutturdu.
Endüstri modeli benzeri görülmemiş bir ilgi gördü, bu da To B endüstrisinde yapay zeka uygulamasının daha da derinleşeceği anlamına geliyor.
Kuruluşlar, büyük endüstri modellerini kullanarak kendi iş ihtiyaçlarını karşılayan, iş verimliliğini ve kalitesini artıran ve maliyetleri daha da azaltan özel modelleri daha rahat bir şekilde oluşturabilir. Aynı zamanda, büyük endüstri modellerinin kullanılması, şirketlerin dijital dönüşümü daha iyi gerçekleştirmelerine ve rekabet güçlerini ve pazar konumlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir.
Haber çıkar çıkmaz bu toB yazılım üreticileri yerlerinde duramadılar ve ruhlarını sorgulamak zorunda kaldılar, B-end yazılımların önündeki engeller nerede?
**Yapay zeka büyük model saldırıyor, hangi toB yazılımı ölüm kalım habercisi? **
1. Veri Analizi
BI (Business Intelligence) ve diğer veri analiz yazılımları, işletmelerin yönetiminde ve karar alma süreçlerinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür yazılımlar, şirketlerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için çok büyük miktarda dahili ve harici verileri işleyebilir, analiz edebilir ve görselleştirebilir. Bununla birlikte, büyük ölçekli model teknolojisinin sürekli gelişmesiyle birlikte, bazı yapay zeka platformları, ikame riski olan işletmelerin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilen daha akıllı veri analizi ve tahmin hizmetleri sunmaya başlayabilir.
2. Standart işlem sınıfı
Büyük modelin güçlü veri işleme ve öğrenme yetenekleri, büyük miktarda ofis verisinin öğrenilmesi ve analizi yoluyla, oldukça tekrar eden bazı görevleri net kurallarla otomatik olarak işleyebilir; . Bu nedenle, son derece standartlaştırılmış tüm meslekler gibi, OA (ofis otomasyonu), iş onay akışı ve pazarlama otomasyonu gibi standart süreç yazılımları da değiştirilme tehdidiyle karşı karşıyadır.
Örneğin, AE sisteminde AI, posta sınıflandırması, dosya dosyalama vb. gibi bazı günlük ofis işlemlerini otomatikleştirebilir. İş onay sürecinde yapay zeka, uygulama içeriğinin otomatik olarak gözden geçirilmesi ve sınıflandırılması yoluyla onay sürecini hızlandırabilir ve süreç verimliliğini artırabilir. Pazarlama otomasyonunda, AI büyük modelleri, kullanıcı davranışının otomatik analizi ve tahmini yoluyla otomatik pazarlama ve doğru öneriler gerçekleştirebilir ve dönüşüm oranlarını iyileştirebilir.
Üçüncüsü, Yürütme Otomasyonu
RPA (Robotic Process Automation), yazılım robotlarına ve yapay zekaya (AI) dayalı bir iş süreci otomasyon teknolojisidir.Üst düzey, iyi tanımlanmış görevlerde insan emeğinin yerini alır. Örneğin, finansal alanda RPA, muhasebe işlemleri, veri girişi ve fatura doğrulama gibi görevleri otomatik olarak gerçekleştirebilir; müşteri hizmetleri alanında RPA, müşteri e-postalarını otomatik olarak yanıtlayabilir ve şikayetleri doğal dil işleme teknolojisi ile ele alabilir.
Bununla birlikte, RPA'nın eksiklikleri de açıktır: Örneğin, karmaşık ve oldukça değişken süreçleri kaldıramaz ve insan karar verme ve muhakeme gerektiren görevler RPA için uygun değildir. Ek olarak, RPA yapılandırma ve programlama gerektirir, dolayısıyla yüksek bir teknik eşik ve maliyet gerektirebilir.
Doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknolojisine dayanan AutoGPT, bu sorunları mükemmel şekilde önleyebilir, insan işini otomatik olarak anlayabilir, öğrenebilir ve taklit edebilir, böylece bazı RPA ürünlerinin işlevlerinin yerini alabilir.
Bu nedenle, gelecekte RPA'nın ürünleri yinelemek için yapay zekanın yeteneklerini sürekli olarak birleştirmesi gerekiyor, aksi takdirde bu tür daha az akıllı otomatik yürütme robotları kolayca "gözden düşecektir".
4. Hafif Danışmanlık Hizmeti Yazılımı
Bu tür yazılımlar, şirketlerin endüstri dinamiklerini, pazar eğilimlerini ve rekabet koşullarını anlamalarına ve karar desteği sağlamalarına yardımcı olabilir. Bununla birlikte, AI teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, Big Model'in akıllı endüstri analizi ve danışmanlık hizmetleri sağlaması aslında daha iyi ve daha uygundur.
Bu nedenle, gelecekte yalnızca yazılım değil, tüm hafif danışmanlık sektörü yapay zeka büyük modellerinden en çok etkilenecek alan olacaktır.
5. Geleneksel eğitim yazılımı
İngilizce eğitimi, programlama eğitimi vb. gibi geleneksel çevrimiçi eğitim yazılımlarıyla karşılaştırıldığında yapay zekanın aşağıdakiler gibi daha belirgin avantajları vardır:
Otomatik öğretim: AI büyük modelleri, daha kişiselleştirilmiş ve doğru öğretim içeriği sağlamak için otomatik olarak öğretim planları oluşturabilir, böylece manuel öğretime olan bağımlılığı azaltır.
Akıllı geri bildirim: AI büyük modeli, öğrencilerin öğrenme durumunu ve ilerlemesini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve öğrencilerin bilgi ve becerilerde daha iyi ustalaşmalarına yardımcı olmak için zamanında geri bildirim ve öneriler verebilir.
Özelleştirilmiş öğrenme yolu: AI büyük modeli, öğrenme yolunu öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına ve öğrenme ilerlemesine göre özelleştirebilir, daha esnek ve çeşitli öğrenme yöntemleri sağlar.
Akıllı değerlendirme: AI büyük modeli, öğrencilerin kendi öğrenme ilerlemelerini ve seviyelerini daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için öğrencilerin öğrenme çıktılarını otomatik olarak değerlendirebilir ve daha objektif ve doğru değerlendirme sonuçları sağlayabilir.
Bu bakış açısıyla eğitimin çeşitli bağlantılarına açık ve net bir şekilde değinilmiştir.Online eğitimin geleceği nasıldır?
**Hangi toB yazılımı yapay zeka tarafından kolaylıkla değiştirilemez? **
1. Karmaşık işletme yönetimi yazılımı
ERP (Kurumsal Kaynak Planlama), WMS (Depo Yönetim Sistemi) ve TMS (Ulaştırma Yönetim Sistemi) gibi karmaşık iş yönetimi yazılımları, işletmelerde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür yazılımlar, işletmelerin kaynakların optimal tahsisini, satın alma, satış ve envanter yönetimini ve nakliye sürecinin izlenmesini gerçekleştirmesine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, karmaşık iş yönetimi yazılımlarının genellikle büyük miktarda veri ve karmaşık süreçlerle uğraşması ve kuruluşun gerçek durumuna göre özelleştirilmesi gerekir. AI teknolojisi bir dereceye kadar yardımcı işlevler sağlayabilir, ancak bu tür yazılımların yerini tamamen alması zordur.
2. Az veri içeren yazılım
Hassas üretim, ayrık üretim ve diğer endüstriyel yazılımlar gibi bazı endüstri yazılımlarının yanı sıra yeni ilaç araştırma ve geliştirme yönetim yazılımları, ekipman üretim yönetim yazılımları ve diğer endüstri yönetim yazılımlarının genellikle büyük miktarda veriyi ve karmaşık algoritmaları işlemesi gerekir. Bu yazılımlardaki veriler ve algoritmalar genellikle yalnızca birkaç şirketin sahip olabileceği kıt kaynaklardır. Ek olarak, insan uzmanlığı ve deneyimi, son derece özel veri ve bilginin işlenmesinde hala önemli bir rol oynamaktadır, bu nedenle yapay zeka büyük modellerinin yerini tamamen alması zordur.
3. Sektör yönetimi yazılımı
Yeni ilaç araştırma ve geliştirme yönetimi yazılımı ve ekipman üretim yönetimi yazılımı gibi endüstri yönetimi yazılımları, belirli belirli sektörlerde önemli bir rol oynamaktadır. Bu tür yazılımlar, işletmelerin Ar-Ge, üretim, kalite ve malzeme yönetiminin standardizasyonunu, akışını ve standardizasyonunu gerçekleştirmesine yardımcı olabilir. Çünkü farklı sektörlerin iş ve yönetim modelleri çok farklıdır ve bu yazılımların genellikle karmaşık sektör kuralları ve bilgileriyle uğraşması gerekir. Bu nedenle, AI teknolojisinin her sektör için genel endüstri yönetimi yazılımı geliştirmesi zordur.
Yukarıdakilere dayanarak, ister insan konumları ister yazılım olsun, AI tarafından değiştirilmesi kolay olmayan tüm bunların aslında son derece profesyonel, karmaşık, teknik ve etkileşimli olduğunu bulmak zor değil. Ancak gelecekte, bu yazılımlar hayatta kalmak ve daha iyi gelişmek istiyorsa, daha verimli ve doğru hizmetler sunmak için yapay zeka büyük modelleriyle işbirliği yapmalı ve entegre edilmelidir.
**Yapay zeka çağında, toB yazılımı zorluklarla nasıl başa çıkıyor? **
1. Ürünü yeniden şekillendirmek için AI büyük modelini birleştirme
Geçen yılın sonundan bu yana, ChatGPT ve Wenxin Yiyan tarafından temsil edilen büyük dil modelleri, küresel bilgi teknolojisi alanında yeni bir devrim turuna öncülük etti. Yeni dalga yükseliyor, yapay zeka geleceği yeniden inşa ediyor ve binlerce endüstri yeni fırsatlar doğuracak.
Baidu, bu yeni fırsat kapsamında birden çok kez açıklama yaptı ve tüm ürünleri yeniden yapılandırmak için yapay zeka büyük modelleri kullanacak.
Ürün yeniden modelleme, AI büyük modeliyle birleştirmek ve yapay zeka teknolojisinin yardımıyla ürünlerin zekasını ve kişiselleştirmesini geliştirmek ve hatta kendi ürünlerini yeniden oluşturmaktır.
Örneğin, toB yazılım endüstrisi, akıllı müşteri hizmetleri ve akıllı öneri gibi işlevleri gerçekleştirmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi teknolojileri kullanmayı düşünebilir ve böylece kullanıcı deneyimini ve ürün değerini geliştirebilir.
İkinci olarak, pencere periyodundan yararlanın, yeniden konumlandırın ve parçaları değiştirin
Pencere döneminden yararlanarak ürün ve hizmetlerinizi yeniden konumlandırın ve daha umut verici bir yola geçin. Sürekli değişen bu çağda hiçbir ürün ve hatta sektör her zaman yeşil kalan bir ağaç olamaz.Durup durursanız sadece düşüşünü hızlandırırsınız.Bu nedenle doğru zamanda düşünme stratejinizi değiştirin ve yeni bir yola adım atın.Nefes alın. içine yeni bir hayat. Örneğin, toB yazılım endüstrisi, daha fazla geliştirme fırsatı elde etmek için kendi ihtiyaçlarına ve geliştirme stratejilerine dayalı olarak bulut bilgi işlem, büyük veri ve yapay zeka gibi gelişmekte olan alanlara girmeyi de düşünebilir.
3. AI modeli için hizmet sağlayın, su ve kürek satın
Yapay zeka büyük modellerinin yavaş yavaş B yazılımlarının pazar payını tükettiği yadsınamaz bir gerçektir. Ancak bu, yazılımın çaresiz olduğu ve öylece oturup öldüğü anlamına gelmez. Aslında, bu yazılımlar, olgun teknoloji, istikrarlı performans, zengin işlevler ve benzeri gibi birçok açıdan hala avantajlara sahiptir.
Tabii ürününüz gerçekten yapay zeka tarafından kuşatılmışsa ve yere serildiyse ve kısa sürede dönüşüm için çıkış yoksa, o zaman belki de bir an önce durup işinizi başka yöne çevirmelisiniz. talimatlar.
Örneğin, AI büyük modelleri için veri etiketleme, eğitim, optimizasyon ve diğer hizmetlerin yanı sıra ilgili donanım cihazları ve yazılım araçları sağlamayı düşünün.
Gerçekten, bunda utanılacak bir şey yok.
Su, çömlek, kürek satma işi o kadar lüks görünmeyebilir ama gerçekten de güçlü bir talep… Bunlarla hayatta kaldığınız sürece hemen para kazanabileceksiniz.
Paraya sahip olduktan sonra, AI teknolojisinin geliştirilmesinde yer almak için iş modelinin dönüştürülmesini ve yükseltilmesini yavaş yavaş düşünün.
Özünde, büyük bir model, herhangi bir platform veya yazılım gibi bir araçtır. Tüm işletmeler, AI büyük modellerinin geliştirilmesine yakından dikkat etmeli, uygulama alanlarını aktif olarak keşfetmeli ve AI büyük modelleriyle işbirliği yapmanın yollarını aramalıdır. Onu iyi kullanabildiğiniz sürece, ondan mahvolmaz veya zarar görmezsiniz, aksine fayda sağlarsınız.