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利用 GenAI 释放税收机遇
人工智能正在改变各种流程的工作方式，例如前端客户互动、营销内容创建、技术部门代码生成和测试、银行、金融服务和保险 (BFSI) 索赔验证以及财务和税务职能中非结构化数据相关操作的管理。虽然人工智能在商业中的应用并不是什么新鲜事——银行长期以来一直使用人工智能来检测欺诈和洗钱，电子商务公司则使用人工智能来提供建议和预测需求识别——但 GenAI 正成为一股真正的颠覆性力量，因为它易于使用、应用范围广泛，并且所有人都可以轻松访问大型语言模型 (LLM)。
营销人员和Genai：跳入浅端
本报告基于对全球300个组织的新调查。受访者是采用Genai的各个部门的组织中的营销人员。该研究揭示了他们使用Genai的方式，探索了他们的技术策略，并发现了几种方法可以进行更多的投资。在详细的分析中，我们研究了营销人员部署Genai的特定方式，发现对他们对该开拓性工具的观点以及在实施过程中面临的共同挑战的新见解。
释放 AI 和 GenAI 的潜力
然而，要充分释放人工智能的价值，财务职能应该超越用例探索，重塑端到端 (E2E) 流程，具体方式如下：• 调整运营模式、人才和工作方式，以支持新流程• 实现技术堆栈现代化，重新构建数据层次结构，以实现进一步的价值收益
工业的生成人工智能（Genai）
深入学习，并发现生成AI及其工业应用的技术。发现生成AI的新科学和专业方法（迅速的工程和生成AI模型）。通过交互式研讨会和实验室在生成AI方面的手工经验。在国际环境中以英语开发和学习。
生成人工智能 (GENAI) 概述
生成对抗网络 (GAN) 是成对的深度学习算法，称为神经网络，它们同时进行训练。其中一个是生成器，经过训练可根据标签（例如“狗”、“棕色”、“友好”）产生新的输出，而第二个是鉴别器，它尝试将示例分类为真实的（来自域）或假的（由生成器生成），直到鉴别器定期被生成器“欺骗”。GAN 可以输出音频、视频和 3D 模型以及图像。
Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
本周热门人工智能和 GenAI 头条新闻
亚马逊推出 Trainium 2 AI 芯片，加剧与 Nvidia 的竞争。亚马逊将于下个月推出由 Annapurna Labs 开发的最新 AI 芯片 Trainium 2。此举是其减少对 Nvidia 的依赖和优化 AI 基础设施战略的一部分。 亚马逊还宣布将为希望使用其定制 Trainium 芯片而非 Nvidia GPU 的 AI 研究人员提供 1.1 亿美元的免费计算积分，这进一步提高了赌注。该公司计划为该计划提供 40,000 个第一代 Trainium 芯片
Genai正在加速游戏行业的发展
观察到游戏的世界已经迅速变化是显而易见的，也是轻描淡写的。在2015年对游戏玩家来说，当今可用的游戏令人难以置信，并且在视觉上壮观 - 但未来的游戏玩家将带着嘲笑回顾当今的游戏。生成的人工智能（Genai）旨在改变游戏玩家体验的丰富性并破坏游戏开发行业。历史上昂贵的开发任务将移交给AI。人类专家将发挥关键作用，但会专注于最有价值的任务，监督Genai的产出而不是自己创建它。这不仅会改变游戏开发的经济学和时机，而且会在视觉和音频忠诚度，动态的场景以及其行为和语音的角色没有脚本和预定义的角色方面开辟新的可能性，而是响应且互动的。
探索音乐作品中Genai的演变
抽象制作音乐作品提出了一系列独特的挑战，与视觉艺术形式遇到的挑战不同。音乐的时间性质需要熟练处理时间动态的模型。此外，组成通常包含多个曲目，每个曲目以其自己的时间复杂性为特征，要求对其相互依存的进化进行复杂的方法。与静态视觉图像不同，音符是测序的，通常组织成和弦或旋律，对专业时间顺序结构施加了要求。本文广泛地研究了Genai在连续生成对抗网络（GAN）领域的进化旅程，专门针对音乐构图量身定制。我们介绍了一套新颖的模型，精心制作，以解决音乐一代的细微差别，探索它们在生产复杂的多轨构图方面的功效。我们的调查集中在对这些模型的进化轨迹的全面分析中，审查了它们自主在各种轨道上产生凝聚力序列的能力。通过严格的经验评估，我们证实了模型产生令人信服的音乐节目的能力，而不是人类干预。此外，我们深入研究了复杂的技术讨论，阐明了推动发电过程的潜在机制，包括神经体系结构和训练方法的复杂相互作用。除了经验验证外，我们还进行了详细的用户研究，从而获得了对生成组成的主观感知的见解。此外，我们深入研究了音乐发电中人类合作的领域，通过无缝提供和谐的伴奏来揭示Genai对人类作品的补充潜力，从而弥合了艺术创造力和计算进步之间的差距。关键字：生成人工智能，音乐构图，进化，神经网络体系结构，长期依赖建模，跨学科协作，道德考虑，模型评估，音乐连贯性，表现力，表现力，创造性景观，文化丰富，技术丰富，技术进步，技术进步，轨道之间的互动，未来> 1。引言近年来，人工智能领域（AI）在产生各种形式的内容，利用技术（例如生成对抗性网络（GAN））方面取得了重大进步。尽管这些进步是值得注意的，但音乐作品带来了必要专业方法的独特挑战。与静态视觉艺术形式不同，音乐随着时间的流逝而展开，需要模型
Genai LED业务模型重塑
这个用于业务模型重塑的解决方案加速器提供了一个生成的AI框架，旨在建立一个简化和自动化关键业务流程的AI代理网络。例如，这些代理商可以分析反馈，以优化营销策略并精确解决客户投诉。核心优势是这些AI代理的可伸缩性和可重复性，提高效率并启用各种功能的自动化，最终增强了决策并加速了执行层面的业务转型。