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在生成AI中，“幻觉”发生时，该模型产生了合理的听起来不正确或荒谬的内容，因为它依赖于数据模式而不是真实的理解。为了确保Genai应用程序提供精确且相关的响应并减少幻觉，您必须使用企业的独特数据进行提示和响应。您可以使用检索型生成（RAG）框架来实现接地。rag是一种混合模型架构，将检索机制与生成模型相结合，以提高生成内容的质量和准确性。基于抹布的架构提供了比标准生成模型自行提供的更准确和明智的答案。不使用RAG的企业通常会发现他们的模型幻觉并产生错误的结果。
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当我们着眼于2025年及以后时，Genai景观有望实现重大进化，尤其是在AI代理的发展中，提供了自动化复杂工作流程并增强决策过程的潜力。这些高级系统将超越简单的任务执行，以便能够独立计划，执行和调整复杂的工作流程，以最少的人为干预。这些代理可以主动确定所需的操作，适应不断变化的条件，并在多个系统和数据源之间进行协作。，最重要的是，可以在业务目标上精心策划代理，配备了特定工具，例如访问专有数据库，分析引擎，策划的新闻源和专业技能，使他们能够综合复杂的见解。
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。
wp-genai-suoldus-suger-discovery-nvidia-bionemo.pdf
# Setting ngc config $ ngc config set # Downloading approrpriate model $ python download_models.py --download_dir /workspace/bionemo/models megamolbart # Starting the container with bionemo image $ docker run -d -p :6006:6006 -p :8888:8888 --mount type = bind，source =/dev/shm，目标=/dev/shm -v/biotest/data：/data -v/biotest/result/result/result：/result -It -gpus -gpus ash aul nvcr.io/nvidia/clara/clara/bionemo-frame工作：1.4.1 bash
kpmg-genai-survey-august-2024.pdf
•Genai急剧转移了领导者如何为其组织绘制课程的方式：71％的人在决策中利用数据，有52％的人表示它正在塑造竞争性定位，而47％的人表示正在开放新的收入机会。•高管表示，AI投资和投资回报率将在短期内增加。83％的受访者表示，他们的Genai投资将在未来3年内增加，而78％的受访者对计划投资的投资回报率充满信心。•投资和投资回报率与将Genai整合到业务的近期计划相吻合。在接下来的1 - 3年中，有61％的人计划扩大当前的Genai计划的范围，而55％的计划将将Genai引入新的业务职能。•在大力推动培训和招聘之后，劳动力准备就在增加，但差距仍然存在。只有16％的组织拥有高度用于Genai利用的劳动力；但是，有78％的人说他们的团队适度地反映了训练的重大增长（从2023年的12％上升了69％）和招聘/获取人才（从2023年的24％上升了61％）。•降低风险是网络和数据质量最高问题的主要重点：尽管风险仍然是最重要的问题，但监管不确定性已大大减少，这是一个限制因素。•作为关键风险的监管不确定性已减少。2023年为24％，而2024年仅为13％。
kpmg-genai-survey-august-2024.pdf
•Genai急剧转移了领导者如何为其组织绘制课程的方式：71％的人在决策中利用数据，有52％的人表示它正在塑造竞争性定位，而47％的人表示正在开放新的收入机会。•高管表示，AI投资和投资回报率将在短期内增加。83％的受访者表示，他们的Genai投资将在未来3年内增加，而78％的受访者对计划投资的投资回报率充满信心。•投资和投资回报率与将Genai整合到业务的近期计划相吻合。在接下来的1 - 3年中，有61％的人计划扩大当前的Genai计划的范围，而55％的计划将将Genai引入新的业务职能。•在大力推动培训和招聘之后，劳动力准备就在增加，但差距仍然存在。只有16％的组织拥有高度用于Genai利用的劳动力；但是，有78％的人说他们的团队适度地反映了训练的重大增长（从2023年的12％上升了69％）和招聘/获取人才（从2023年的24％上升了61％）。•降低风险是网络和数据质量最高问题的主要重点：尽管风险仍然是最重要的问题，但监管不确定性已大大减少，这是一个限制因素。•作为关键风险的监管不确定性已减少。2023年为24％，而2024年仅为13％。
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有原则的技术对基因 - 基因 - 竞争者的投资 -
To provide organizations with a jumping-off point for understanding the total cost of deploying and managing GenAI workloads, including model fine-tuning and inferencing, we looked at the approximate 3-year costs of two on-premises Dell ™ solutions leveraging PowerEdge ™ R660 and PowerEdge XE9680 hardware—a traditional solution and a subscription-based Dell APEX pay-per-use solution—and comparable Amazon Web Services (AWS) Sagemaker和Microsoft Azure机器学习解决方案。根据我们的计算，Dell Apex付款方式解决方案是我们比较的3年解决方案中最具成本效益的。来自AWS和Azure的竞争性云解决方案的成本是基于订阅的Dell Apex付费解决方案的3.81倍。与传统的Dell On-Formises解决方案相比，我们定价的AWS和Azure Cloud Solutions的成本最高为2.88倍。继续阅读，以了解Genai如何帮助您的公司以及我们如何计算总拥有成本（TCO）结果。
了解 Genai 对印度医疗保健的影响 - ...
随着人工智能 (AI) 技术不断成熟，它们带来了无数的可能性。生成式人工智能 (GenAI) 是一组基于人工智能的算法，可以基于大型语言模型 (LLM) 和深度学习模型创建原创内容。这些模型利用经过训练的大量数据，根据输入（也称为提示）创建新内容。通过实施自然语言处理 (NLP) 算法以及源 LLM，可以实现与 GenAI 的类人交互。这导致了用户与人工智能之间交互媒介的范式转变。用户可以用对话语言与 GenAI 平台分享他们的输入/提示，并获得所需的结果，而无需执行任何编码。这已被证明是人工智能应用的一个转折点，因为模型能够提供类人响应（在图像、声音和视频等媒介中），而无需任何特定领域的训练。