Seoul bereit, die 7. Internationale KI-Konvention auszurichten
FortytwoMaru hat seine Teilnahme an der AI EXPO 2024 angekündigt, einer bedeutenden Veranstaltung für den KI-Sektor, bei der seine wegweisenden branchenspezifischen generativen KI-Lösungen im Mittelpunkt stehen. In diesem Jahr feiert die Ausstellung ihre 7. Auflage und wird vom 1. bis 3. Mai im Gangnam-Bezirk Seouls, Coex, stattfinden.
Hyper-Scale KI-Lösungen verändern Geschäftsmodelle
In einem auffälligen Sonderpaketstand innerhalb der Ausstellungshalle wird FortytwoMaru die Teilnehmer mit ‚LLM42‘, einem domänenspezifischen hyper-scaling-Sprachmodell, sowie der ‚RAG42‘-Lösung fesseln – einem Eckpfeiler bei der Kommerzialisierung von LLMs. Die bevorstehende Präsentation umfasst auch erfolgreiche Fälle von generativen KI-Diensten auf der Grundlage von groß angelegten Sprachmodellen in der Wirtschaft und betont die Notwendigkeit, KI gezielt in Unternehmen zu integrieren. Darüber hinaus betont FortytwoMaru seine Bewältigung der Halluzinationsprobleme, die häufig bei riesigen Sprachmodellen auftreten, und hebt die Sicherheit der Verwendung von Hyper-Scale-KI-Technologie ohne Beeinträchtigung sensibler Daten hervor, dank fortschrittlicher Techniken wie RAG42 und MRC42.
Innovative KI-Lösungen und Expertenberatungen
Der CEO von FortytwoMaru hat das vierte aufeinanderfolgende Jahr auf der Messe hervorgehoben und betont ihr Engagement, LLM42 zu präsentieren und die entscheidenden Aspekte der generativen KI mit RAG42 zu demonstrieren. Das Unternehmen freut sich darauf, potenzielle Kunden direkt auf dem Ausstellungsgelände zu beraten und die effektive Übernahme von generativer KI zu erleichtern – insbesondere für Unternehmen, die eine KI-Transformation beginnen, um einen differenzierten Wert für ihre Geschäftsabläufe zu bieten.
Angesichts des Artikels über FortytwoMarus Enthüllung branchenspezifischer KI-Lösungen auf der AI EXPO 2024 ergeben sich verschiedene Schlüsselpunkte, potenzielle Herausforderungen und Erwägungen, die wichtig zu erwähnen sind, obwohl sie nicht direkt im bereitgestellten Artikel detailliert sind.