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春季AI：java开发人员Genai Heaven的门
AI和生成AI（Genai）的崛起围绕AI创建AI模型和解决方案传统上非常耗时，而且资源和成本量很大。这导致围绕AI的创新仅限于一些非常深刻的组织。，但随着技术进步，例如采用GPU；以及从Google，Meta，OpenAI等技术巨头等技术巨头的基础模型的可用性，建立AI模型变得更加便宜，更容易。现在，许多流行的基础模型现在都可以作为服务。此外，正在开发许多开源模型。除了通用的外，还建立了各种特定领域的模型，以满足目标域的需求。 迅速的工程和检索增强发电（RAG）有助于使Genai更适合各种创新用例。 开发人员不必担心模型复杂性，并且可以更多地关注如何充分利用模型。外，还建立了各种特定领域的模型，以满足目标域的需求。迅速的工程和检索增强发电（RAG）有助于使Genai更适合各种创新用例。开发人员不必担心模型复杂性，并且可以更多地关注如何充分利用模型。
将生成人工智能（Genai）用于职业...
•评估用于预期目的的AI使用的适当性和风险，并确定是否有必要使用。•严格考虑任何潜在的偏见或包容性影响。•从业人员应及时声明和细节，将Genai在其工作中使用给任何利益相关者。•维护透明的透明原则，以披露使用AI-Tools的使用。在使用AI在包括AI不合格工具的客户互动中使用AI之前，请寻求许可和同意。•明确归因于AI生成的内容，适用于促进透明度。使用Genai以道德化的方式使用，以确保符合专业期望。
GenAI能为印度带来多少生产力
技术突破令人瞠目结舌。我们已迅速从自动完成的聊天机器人转向能够产生可信的、像人类一样的“思维链”（CoT）的推理机器，以找到复杂问题的解决方案。如今，多模态大型语言模型（LLM）可以无缝处理文本、音频、图像和视频。像 Agentic AI 这样的新兴趋势正在使自主实体能够采取行动。新硬件平台和新 AI 加速器的发展确保了计算能力能够支持日益复杂的模型，这些模型甚至拥有一万亿个参数和突破性的效率。
推进与Genai的相似性搜索：检索增强生成方法
本文介绍了一种创新的检索增强生成方法，以进行相似性搜索。所提出的方法使用生成模型来捕获细微的语义信息并基于高级上下文理解检索相似性分数。该研究重点介绍了包含从生物医学领域提取的100对句子的生物群数据集，并引入了相似性搜索相关结果，这些结果优于先前在该数据集上获得的句子。通过对模型敏感性的深入分析，研究确定了最佳条件，导致最高相似性搜索准确性：结果揭示了较高的Pearson相关评分，在0.5的温度下达到0.905，并且提示中提供的20个示例的样本大小为20个示例。这些发现强调了生成模型进行语义信息检索的潜力，并强调了相似性搜索的有希望的研究方向。
Deloitte全球生成AI |与Genai的未来前进
Deloitte TechTalks | Deloitte全球生成AI |与Genai的未来前进|通过Nitin Mittal，Deloitte全球Genai领导者和Heather Stockton，Deloitte全球咨询服务，技术与转型领导者Raquel Buscaino从噪音中识别信号：欢迎来到德勤TechTalks。我是您的主人，拉奎尔·布塞诺（Raquel Buscaino），我和我在美国的德勤咨询公司（Deloitte Consulting）领导了小说和指数技术团队，在那里我们感受到并了解新兴和高级技术。本周在TechTalks上，我们将有点混合。除了我们通常的情节外，我们还有一个由德勤的全球同事排队的三部分AI系列，他们讨论了Genai周围的趋势，从确定噪音中的信号，优化组织价值并导致机会的途径。
生成人工智能（Genai）革命
本研究研究了影响企业对企业（B2B）经理采用生成人工智能（Genai）的意图的关键原因（b2b）。我们还研究了Genai采用如何影响公司绩效，以及道德领导的调节作用。研究1进行了一系列深入的访谈，得出了一组在研究中进行了测试的假设。从美国，英国，加拿大，印度，澳大利亚，马来西亚和日本的受访者总共收集了277个回应，以使用结构方程建模来测试拟议的模型。发现的结果表明，需要独特性，信息完整性，康复和欺骗性的需求显着影响Genai的采用。结果还强调了Genai采用促进了公司的绩效。最后，发现道德领导力调节了Genai采用对公司绩效的影响。这项研究丰富了Genai，技术的采用和行为推理理论文献，同时还为打算采用Genai的公司提供了相关的见解。
Genai Equity指南
这些准则鼓励国务院团队和领导人考虑Genai工具对弱势社区的潜在影响，并特别关注部署和实施高风险用例的安全和公平成果。这些准则可帮助国家实体确定可能独特地容易受到Genai影响的社区，并冒险采用Genai工具可能会无意间将偏见引入决策。这些建议将使国家劳动力为指导，资源和支持赋予周到，公平地采用Genai技术的国家劳动力，以促进所有加利福尼亚人的利益。该指南还包括带有参考材料的附录，可以帮助评估围绕潜在的Genai部署和监视实施中意外影响的公平考虑因素。
云雷达：医疗保健行业报告
数据质量是一个重要的问题，并且在所有组织中都陷入困境，这些组织使用数据分析来得出智能和明智的业务决策。不幸的是，这是整个行业和领域的，大多数数据源都充满了各种不准确性，使它们不可靠，并且在潜在的风险或危险中更糟。
GenAI 承包
从第三方购买 GenAI 系统时，在采购和使用 GenAI 系统方面，需要解决一些关键的法律和运营风险。但即使组织不采购 GenAI 系统供自己使用，GenAI 也越来越多地嵌入整个供应链的工作流程中，并被供应商和服务提供商用于开发或交付产品和服务。如果没有采取适当的缓解措施，在供应链中使用 GenAI 或“间接”使用 GenAI 仍可能对客户和中介组织构成重大风险。例如，如果外包招聘服务提供商使用有偏见的工具进行招聘推荐，或者外部设计公司使用 GenAI 创建材料，从而引发知识产权所有权方面的挑战，这可能会对组织的声誉产生影响，引发法律索赔，并对组织的价值产生负面影响。