AI对话机器人、智能风控、远程医疗、智能生产……一大波 AI 应用来袭,无所不在、无所不能,但问题是,“TA”到底靠不靠谱?这么多业务难题,怎么解决?
IBM Cloud Pak for Data提供了跨整个AI全生命周期的能力,以及收集、组织、分析数据和将人工智能融入到业务流程所需的所有功能。它拥有一个开放的第三方服务生态系统,使企业能够整合来自不同供应商的功能,同时显著减少在软件维护以及管理、升级和集成这些解决方案上的IT开支。 把以往需要几周到几个月的建模时间缩短到几分钟,解决了企业AI技能缺乏的问题,从而使企业能把资源投入到更高价值的问题上。
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伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
谷歌发布基于Gemini 3的快速低成本模型Flash,并将其设为Gemini应用和AI搜索的默认模型。新模型在多项基准测试中表现优异,在MMMU-Pro多模态推理测试中得分81.2%超越所有竞品。该模型已向全球用户开放,并通过Vertex AI和API向企业及开发者提供服务。定价为每百万输入token 0.5美元,输出token 3美元,速度比2.5 Pro快三倍且更节省token用量。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。