Liz Gregoryאינפוסיס מפתחת מודל שפה קטן חדש (SLM) שמשלב אלמנטים קוד פתוח ונתונים ייחודיים. המנכ"ל, סאליל פארך, גילה במהלך שיחת הרווחים האחרונה של החברה שהמודל הזה נועד לענות על הצרכים הספציפיים של תעשיות שונות על ידי טיפול בבעיות עסקיות שונות.
ה-SLM מותאם ל-generating טקסטים ולטיפול יעיל, מה שהופך אותו למתאים לתעשיות שדורשות אפליקציות ממוקדות. בניגוד למודלים גדולים יותר, הגרסה הקטנה הזו דורשת פחות נתונים ומשאבים חישוביים. פארך הדגיש את המחויבות של החברה לקידום יוזמות של בינה מלאכותית גנרטיבית, מה שמצביע על כך שאינפוסיס אינה רק יוצרת את ה-SLM שלה אלא גם מוציאה לפועל פלטפורמות א Enterprises גנרטיביות.
בנוסף, אינפוסיס חוקרת את הפוטנציאל של מערכות ריבוי סוכנים המסוגלות לנהל תהליכים עסקיים ספציפיים באופן עצמאי. פארך ציין כי חידושים אלו כבר מועילים לתחומים שונים, כולל טלקומוניקציה, שם העובדים ממנפים את פלטפורמת הבינה מלאכותית הגנרטיבית לפיתוח שימושים מותאמים.
יתר על כן, עם שהתחרות בענף ה-IT מתגברת, במיוחד מיריבים כמו טאטא קונסלטנסי סרוויס, אינפוסיס מעוניינת להרחיב את מאגר הכישרונות שלה בבינה מלאכותית גנרטיבית, כדי להבטיח שהיא תישאר בחזית הטכנולוגיה המכוונת לפתרון אתגרים ספציפיים לתעשייה.
בדו"ח הפיננסי האחרון שלה, אינפוסיס הודיעה על רווח נקי של 6,506 קרור רופי לרבעון השני, גידול של 2.2 אחוזים מהרבעון הקודם, אף על פי שלא עמדו בציפיות השוק. עם גידול הכנסות שמיוחס לפרויקטים חדשניים, אינפוסיס נשארת ממוקדת במינוף הטכנולוגיות של בינה מלאכותית כדי לקדם הצלחות עתידיות.
פתיחת העתיד: טיפים ותובנות על חידושי בינה מלאכותית
כשהחברות כמו אינפוסיס עושים צעדים קדימה בפיתוח טכנולוגיות בינה מלאכותית, חשוב להבין כיצד חידושים אלו יכולים להשפיע על תעשיות שונות ועל חיינו היומיומיים. הנה כמה טיפים יקרים, טריקים לחיים, ועובדות מעניינות הקשורות להתפתחויות בבינה מלאכותית כמו המודל הקטן החדש של אינפוסיס (SLM) וההשלכות הרחבות שלו.
1. השתמשו בבינה מלאכותית לשיפור פרודוקטיביות:
נצל את הכלים של הבינה המלאכותית במשימות היומיות שלך כדי לשפר את היעילות. לדוגמה, מודלים קטנים לשפה יכולים לעזור לאוטומט תגובות בשירות לקוחות, לייעל אנליזת נתונים ואפילו לסייע ביצירת תוכן. חקור את הפלטפורמות שמציעות תכנים מבוססי בינה מלאכותית המיועדים לתעשייה שלך כדי להשיג את מירב היתרונות.
2. חקור כלים פתוחים:
עם השילוב של אלמנטים קוד פתוח בפיתוח מודלים של בינה מלאכותית, חקור את הכלים והספריות הפתוחות הקיימות. פלטפורמות כמו טנסורפלו ופייטורץ' מציעות משאבים מגוונים שניתן להתאים אישית לפרויקטים שלך. זה שימושי במיוחד עבור עסקים שמעוניינים להפחית עלויות תוך מקסום חדשנות.
3. הישאר מעודכן לגבי מגמות בבינה מלאכותית:
נוף הבינה המלאכותית מתפתח כל הזמן, עם התפתחויות חדשות שמופיעות מדי יום. שמירה על עדכונים לגבי המגמות האחרונות והבנת הנוף התחרותי עשויה לספק תובנות כיצד הארגון שלך יכול לשלב בינה מלאכותית בצורה יעילה. אתרים כמו MIT Technology Review מכסים לעיתים קרובות חידושים ויישומים של טכנולוגיה.
4. התאם אישית את פתרונות הבינה המלאכותית:
הגמישות של מודלים קטנים מאפשרת לעסקים להתאים את פתרונות הבינה המלאכותית לצרכים הספציפיים בנוחות יחסית. במקום להסתמך על פתרון אחיד לכולם, התמקד באתגרים הייחודיים שלך ושקול מודלים בבינה מלאכותית מותאמים המגיבים לצרכים אלו ביעילות.
5. השקעה בפיתוח כישרונות:
כאשר חברות כמו אינפוסיס מרחיבות את מאגר הכישרונות שלהן בבינה מלאכותית גנרטיבית, ודא שהארגון שלך משקיע בהכשרת עובדים. עידוד שדרוג כישורים יכול לשפר את יכולות הצוות שלך ולהבטיח שהם מצוידים להתמודד עם הכלים והשיטות החדשניות ביותר בתחום הבינה המלאכותית.
6. נטוורק ושיתוף פעולה:
השתתף עם קהילות טכנולוגיות ועמיתים בתעשייה. השתתפות בפורומים, סמינרים מקוונים וסדנאות הממוקדות בבינה מלאכותית יכולה לספק שיחות מעוררות השראה, שיטות עבודה מומלצות ושיתופי פעולה פוטנציאליים שיכולים להוביל לפתרונות חדשניים בתוך העסק שלך.
עובדה מעניינת:
האם ידעת כי הנטיה הנוכחית בפיתוח בינה מלאכותית נעה ליצירת מודלים קטנים ויעילים יותר? מודלים קטנים אלו דורשים פחות נתונים לאימון ויכולים לפעול על חומרה פחות חזקה, מה שהופך את הבינה המלאכותית לנגישה אפילו לעסקים קטנים. השינוי הזה יכול לדמוקרט את הגישה לטכנולוגיות מתקדמות, לסייע לסטארט-אפים ולעסקים קטנים להתחרות בדרכים שלא היו ניתנות להשגה בעבר.
7. עקוב אחרי ההשפעה של בינה מלאכותית על הענף שלך:
ככל שהבינה המלאכותית הגנרטיבית ממשיכה להשתלב בתעשיות שונות, הקפד לעקוב מקרוב אחרי ההשפעה על הענף שלך. הבנת כיצד מתחרים מיישמים בינה מלאכותית יכולה לספק תובנות והזדמנויות לעסק שלך לחדש או לייעל תהליכים.
כשהחברות כמו אינפוסיס מובילות בחדשנות בבינה מלאכותית, חשוב לאמץ את הטכנולוגיות הללו. בין אם זה באמצעות אוטומציה, פתרונות מותאמים אישית, או תהליכי קבלת החלטות משופרים, הבינה המלאכותית צפויה לשנות את האופן שבו עסקים פועלים, ולהבטיח עתיד מזהיר לתעשיות שיהיו מוכנות להסתגל ולחדש.
