Det interaktive spillauset med ThingsFlow
I fronten av AI-drevne interaktive opplevingar har ThingsFlow, ein dotterselskap av Krafton, omdefinert spel med Spl. Dette spelet tilpassar si forteljing og utfall til spelarens val, og tilbyr eit rikt utval av mogelege avslutningar, og gir unike spillemoglegheiter.
Oppstartsbedrifter som rettar seg mot vertikale AI-modellar
Medan kjempeteknologiselskap vertitrerer ressursar for å utvikle allsidige AI-modellar som ChatGPT og Bard, retta mot generelle anvendingsområde over ulike sektorar, søker oppstartsbedrifter sin nisje ved å fokusere på vertikale AI-modellar – tilpasse tenester til spesifikke, spesialiserte område.
Tilpassing av AI-interaksjon med DearMate
I søken etter spesialisering engasjerer AI NLP oppstarten Tunib ulike IT-selskap som LG Uplus, Nexon og Krafton med tenesten deira DearMate, ei interaktiv plattform der brukarar samtalar med unikt personifiserte AI-chatbotar. Tunib går føre med domenespesifikke små LLMar (sLLMar), med håp om å skape allsidige personar som resonnerer med målbrukargrupper. Døme inkluderer chatbotar som ein «Hellens konge,» ein «velferda katt,» og sjølv ein «munk,» alle klare for sømlaus integrering i spel eller kundeorienterte plattformer.
AI-løysingar skreddarsydd for profesjonelle sektorar
Ytterlegare døme viser BHSNs rettslige AI-løysingar skreddarsydde for juridiske fagfolk, medan Turings ‘Matte konge’ fokuserer på å identifisere brukarnes matematiske styrkar og svakheiter for å fremje læring, og eksemplifiserar korleis vertikale AI tar rot i utdanning, helsetjenester, idrett og meir.
På-enhet AI og lettvekta teknologi med Galaxy S24
Samsung Electronics introdusering av Galaxy S24-serien markerte ankomsten av på-enheten AI – lokal prosessorkraft som har fått merksemd for samarbeidet mellom eining og AI. Dette trekket understreker viktigheten av lettvekts teknologi.
Ein banebrytar i AI-modellkomprimering: SqueezeBots
Oppstart SqueezeBots har blitt framheva for si kapasitet til å tilpasse AI-modellar til ulike plattformer, frå smarttelefonar til kantstativ, effektivt redusere minne og berekningskrav for raskare prosessering, som rapportert av News1.
AI-dreivne teknologiar som dei utvikla av ThingsFlow, Tunib, BHSN, Turing og SqueezeBots viser ein tydeleg trend mot spesialiserte AI-applikasjonar som fokuserer på spesifikke bransjar eller brukarbehov. Fokuset kontrasterer mot dei meir generalistiske tilnærmingane teke av teknologigigantar i å lage vidt anvendbare AI-verktøy. Denne spesialiseringa innan vertikale AI-domener lar oppstartsbedrifter tilby skreddarsydde løysingar som betre handterer dei konkrete utfordringane eller krava til målsektorane deira.
Nøkkelutfordringar og kontroversar:
– AI-etikk og fordommar: Spesialiserte AI-tenester må adressere etiske omsyn og mogelege fordommar, spesielt når ein handsamar sensitive område som rettsrådgjeving, helsediagnostikk eller personlig kommunikasjon.
– Datavern: Når AI-applikasjonar blir meir personifiserte, er det å beskytte brukardataens personvern ein betydeleg utfordring. Vertikale AI-oppstartar må navigere ulike regelverk og aukande offentleg bekymring for dataanvending og vern.
– Interoperabilitet: Vertikale AI-løysingar kan møte vanskar med integrering med andre system, spesielt om bransjestandardar ikkje er godt definerte eller aksepterte.
– Skalerbarheit: Medan spesialisering kan gi fokuserte og høgkvalitative løysingar, kan det også avgrense potensiell marknadsstørrelse og skalering av oppstartsteknologien.
Fordeler:
– Personifisering: Vertikal AI tilbyr svært personifiserte opplevingar og tenester som sett med ThingsFlow og DearMate, og auke brukarinvolvering og tilfredsheit.
– Ekspertise: Oppstartsbedrifter kan nyttiggjere seg spesialisert kunnskap for å lage løysingar som dypt forstår og adresserer nyansane til ei spesifikk bransje eller eit domene.
– Effektivitet: Skreddarsydde AI-løysingar kan optimere prosessar spesifikke for ein bransje, og potensielt auke produktiviteten og redusere kostnadar.
– Innovasjon: Fokusert AI-utvikling kan drive innovasjon innan nisjemarknader som kan bli oversett av større selskap.
Ulemper:
– Begrensa omfang: Ved å fokusere på ein nisje, kan oppstartsbedrifter gå glipp av vidare marknads moglegheiter.
– Ressursbegrensingar: Mindre oppstartsbedrifter har ofte færre ressursar enn store teknologiselskap å investere i forsking og utvikling.
– Avhengigheitsrisiko: Vertikale AI-startups kan bli sterkt avhengige av bransjene dei betjener, og potensielt vere sårbare for sektornedgangar.
For personar som er interesserte i å utforske den emerging vertikale AI-feltet og rolla til tech oppstartsbedrifter, kan ytterlegare informasjon bli funnen på dei følgjande relevante domenene:
– Google AI
– OpenAI
– Krafton
– Samsung Electronics
Ver venleg klar over at dei nemnde selskapa og deira omkringliggjande ecosystem spelar signifikante rollar både innanfor horisontal og vertikal AI-markedsrørsler, og difor er hovuddomenane deira relevante og gyldige rom for vidare utforsking.