至顶网软件频道消息:IBM日前宣布推出预包装Watson工具,该工具适用于各种行业用例(如农业、客户服务、人力资源、制造和营销 )。
此举凸显了人工智能和[机器学习技术提供商正在试图提供更容易实施的选项,令那些没有数据科学家团队的企业也能用上人工智能和机器学习技术。
每个Watson包所处的发布状态各不相同,但这些包都采用了IBM积累的最佳实践和训练知识。IBM表示,Watson农业决策平台已进入面向普通用户推出的阶段。 IBM之前将旗下的天气数据以及农业和图像的物联网端点整合在一起,目的是提供“农场预测视图”。而农户则可以利用相应的应用程序在做实时决策时得到支持。
IBM为一些行业和功能预先训练了Watson包。以下是其他领域里一些包的概述。
l IBM发布了一个客户服务Watson包。该Watson包之前曾在Deluxe Corp公司试点运行过。Watson客户服务应用程序旨在无需经过大量训练就可以实时向服务代理提供有关来电者的相关信息。
l Watson人力资源工具包可以分析来自不同背景、表现最佳的员工的背景,并能以找出申请人之间的类似特征为目的。
l IBM的Watson营销助理可将指标转换为可用于个性化广告系列的可操作信息。而在广告方面,Watson已开始利用用天气数据来定制广告。
l Watson Supply Chain Insights已面向普通用户推出,该Watson工具包旨在结合天气数据、交通报告和监管变化令企业更好地了解供应链。
l 基于Watson和IoT分析的工具被整合到工业设备制造中,重点放在产品检测、生产力、技能差距和材料成本以及停机和缺陷等方面。
l IBM IoT building Insights可根据商业地产数据达到降低能源成本及针对入住率趋势做出平衡。
l Watson还可以针对汽车制造业进行量身定制,并可以重点关注规格、要求及提出改善质量的建议。
以下是Watson针对农业量身定制打造的工具的一些截图。
好文章,需要你的鼓励
在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
中国人民大学和字节跳动联合提出Pass@k训练方法,通过给AI模型多次答题机会来平衡探索与利用。该方法不仅提升了模型的多样性表现,还意外改善了单次答题准确率。实验显示,经过训练的7B参数模型在某些任务上超越了GPT-4o等大型商业模型,为AI训练方法论贡献了重要洞察。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
南加州大学等机构研究团队开发出突破性的"N-gram覆盖攻击"方法,仅通过分析AI模型生成的文本内容就能检测其是否记住了训练数据,无需访问模型内部信息。该方法在多个数据集上超越传统方法,效率提升2.6倍。研究还发现新一代AI模型如GPT-4o展现出更强隐私保护能力,为AI隐私审计和版权保护提供了实用工具。