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使用 GenAI 生成业务能力图
摘要 业务能力的概念已被广泛接受，是企业架构和业务管理的强大工具。然而，由于业务能力的概念抽象，为特定公司创建业务能力图对于经验丰富的顾问来说仍然是一项耗时的任务，对于初级顾问来说也是一项具有挑战性的任务。像 ChatGPT 这样的系统目前在生成文本时显示出令人惊讶的准确结果，并且有第一种研究方法正在研究它们在企业建模中的潜力。本文描述了业务能力图生成器的原型实现和评估。该项目基于预先训练的语言模型，并使用提示工程来得出可用于初稿业务能力图的提示。经验丰富的顾问可以专注于改进 GenAI 的结果，而不是为每个客户从头开始创建新的地图。
预测 AI 和 GenAI 的数据要求
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，它通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一个新类别的软件，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化，并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 来推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 的诞生地。™
Genai Arena：生成模型的开放评估平台
生成的AI已取得了显着的进步，以彻底改变图像和视频生成等领域。这些进步是由创新算法，体系结构和数据驱动的。然而，生成模型的快速扩散突出了一个关键的差距：缺乏值得信赖的评估指标。当前的自动评估，例如FID，剪辑，FVD等，通常无法捕获与生成输出相关的细微质量和用户满意度。本文提出了一个开放的平台g en-a rena，以评估不同的图像和视频生成模型，用户可以在其中积极参与评估这些模型。通过利用集体用户的反馈和投票，G en-A-A Rena旨在提供更民主和准确的模型绩效衡量。它分别涵盖了三个竞技场，分别用于文本形象生成，文本到视频生成和图像编辑。目前，我们总共涵盖了35个开源生成模型。g en-a-a rena已经运作了七个月，积累了社区的9000多票。我们描述了我们的平台，分析数据并解释用于对模型进行排名的统计方法。为了进一步促进基于建筑模型的评估指标的研究，我们发布了三个任务（即Genai-Bench）的偏好数据的清洁版本。我们促使现有的多模式模型，例如Gemini，GPT-4O，模仿人类投票。我们通过将投票的模型投票与人类投票来了解其惩罚能力来计算准确性。在这三个生成任务中有19％。我们的结果表明，现有的多模式模型仍在评估生成的视觉内容方面落后，即使是最佳型号GPT-4O也只能达到49的平均精度。开源MLLM的表现更糟，因为在复杂的视力方案中缺乏指导跟踪和推理能力。
ai，文化遗产和偏见：使用genai
摘要：我们的文章，文化遗产和偏见研究了使用机器学习来解释和对人类记忆和文化遗产进行分类的挑战和潜在解决方案。我们认为，偏见是文化遗产收藏（CHC）及其数字版本中固有的，并且AI管道可能会扩大这种偏见。我们假设有效的AI方法需要具有结构化元数据的庞大，通知的数据集，而CHC通常由于多种数字化实践和有限的互连性而缺乏CHC。本文讨论了CHC和其他数据集中偏见的定义，并探讨了它是如何源于培训数据和人文专业知识中生成平台中的不足。我们得出的结论是，关于AI和CHC的奖学金，准则和政策应以AI技术的固有和增强为偏见。我们建议在整个过程中实施偏见缓解技术，从收集到策展，以支持有意义的策划，拥抱多样性并迎合未来的遗产受众。
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 。
迈向 GenAI 未来的旅程：银行业成功的战略之路
银行业正在展望 GenAI 的未来，将现有的高使用率与几乎普遍希望尽快采用该技术的意图结合起来——并有预算支持。GenAI 已经改变了许多银行的运营方式和服务客户的方式。未来更广泛地使用该技术将要求银行巧妙地平衡 GenAI 的变革力量与谨慎管理它可能带来的风险和挑战。
生成人工智能（Genai）：员工指南
Genai是指根据提示产生内容的一类人工智能算法。非生成AI已经使用了多年，包括在Google搜索，亚马逊，Netflix等的传统搜索功能中。Genai自2018年以来已取得了重大进步，现在可以通过用户友好的接口可以轻松访问。最常见的是聊天机器人，图像发生器和搜索引擎，它们集成了Genai以改善结果。使用自然提示，用户可以产生类似人类的文本响应，图像，代码和设计，以及连接插件以提高专业领域的功能，例如数学和技术问题解决。这些工具越来越能够采用高级推理，这意味着计算机科学技术能力很少的用户可以利用高度发达的Genai工具。但是，最好的工具仅是购买或订阅。
探索 AI 和 GenAI 对各行业的影响
跑赢大盘 (O)：预计 12 个月内业绩将大幅跑赢行业平均水平。行业表现 (SP)：预计 12 个月内回报与行业平均水平一致。跑输大盘 (U)：预计 12 个月内回报将大幅低于行业平均水平。受限 (R)：当 RBC 在某些合并或其他战略交易中以及在某些其他情况下担任顾问时，RBC 政策禁止某些类型的沟通，包括投资建议。未评级 (NR)：由于适用的法律、监管或政策限制，评级、价格目标和估计已被删除，这些限制可能包括 RBC Capital Markets 担任涉及公司的顾问时。
基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。