Positivim.com.ua

Категорія: Великі Дані та Аналітика

  • Приручення хаосу головних даних

    Приручення хаосу головних даних

    pryruchennya haosu golovnyh danyh Приручення хаосу головних данихpryruchennya haosu golovnyh danyh Приручення хаосу головних даних
    Датчики розкривають лише частину картини – ясність залежить від того, що ви можете бачити, і що ви знаєте, щоб шукати. Зображення люб’язно надано Стефані Коффаро, що використовується під CC на 2.0

    Основне управління даними не повинно бути схожим на полювання на відлякувачів – але для багатьох організацій з різноманітним бізнесом, застарілими системами та складною інфраструктурою, як правило, виявляється.

    Як результат, будь -які плани покращити досвід клієнтів або запустити нову лінійку бізнесу, перешкоджають відсутності управління даними.

    Під час панельної дискусії на саміті Virtual MDM та управління даними Informatica, кілька лідерів бізнесу в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні поділилися своїми проблемами з головними даними та стратегіями, які вони застосували для вирішення цих питань.

    Хаос даних

    Для нафтогазової компанії PTG Energy Analytics даних не надавала бажаних бізнес -розумінь через нестандартні системи та розкидані головні дані.

    Компанія, яка має близько 2200 бензинових станцій по всьому Таїланду, також зайнялася іншими підприємствами, включаючи кав’ярню з близько 1200 відділень, магазинів зручності та головну франшизу метро фаст -фуду.

    “Спочатку це було хаотично, тому що від різних підприємств було багато інформації, і були силоси даних”, – зазначив Сонгпон Буспарок, головний інформаційний директор PTG Energy.

    Щоб розпочати свою головну подорож у управлінні даними, компанія почала невелика-уникаючи величезних даних про кінцевий клієнт на даний момент, а замість цього зосереджується на визначенні даних, які їм справді потрібні спочатку.

    Тим часом, індонезійський розробник нерухомості Sinar MAS Land, який має різні сегменти клієнтів, засновані на різних типах майна, хотів адаптувати свою комунікацію до клієнтів.

    “У нас є дані про людей, які купують нашу житлову нерухомість, орендують офісні будівлі, відкриті харчові кіоски на нашій землі або оплачують рахунки в будинку, яким вони навіть не володіють. Усі вони – наші клієнти – незалежно від того, наскільки великі чи маленькі”, – сказав Стефан Муліанто, головний інформаційний директор, Sinar Mas Land.

    Мета для Sinar Mas Land – дати хороший досвід клієнтів – чи хтось відкриває бізнес на їхній землі, купує житловий простір чи відвідує їх містечко.

    “З усіма даними, які ми маємо, наші акціонери сказали, що нам потрібно створити клієнта 360 (єдиний погляд кожного клієнта на всіх точках дотику). Нам потрібно краще зрозуміти наших клієнтів, щоб ми могли краще їх обслуговувати – і в той же час просувати нашу продукцію ефективніше. Без належної інформації ми не можемо надсилати правильну маркетингову кампанію”, – зауважив він.

    Для інженерної, архітектури та будівельної фірми GHD Австралія, силоси даних у юрисдикціях залишаються постійними викликом.

    “Джерела даних не централізовані. Відкриття їх може бути складним, оскільки дані часто сидять у електронних таблицях Excel. Недостатня кількість управління та власності – незрозуміло, хто насправді відповідає за дані та як вони доставляються. У нас були деякі проблеми з визначенням того, що повинна виглядати як ця структура. Як ми застосовуємо згоду та дозволи, щоб ми могли легше поділяти дані, а також, а також, а також, а також, а також, а також доводна п. Лідер, GHD Австралія.

    Через свою майже 100-річну історію GHD придбав кілька компаній-разом із шарами технологій, які зробили його технологічне середовище дуже складним.

    “Підсумовуючи: у нас є канали даних точки до точки, складний ландшафт даних, і ми працюємо на однаково складних ринках. І ці потреби в даних можуть швидко зміщуватися залежно від того, що вимагає клієнт”,-сказав Джохал.

    Управління даними

    Sinar MAS Land, яка нещодавно переїхала до нової системи ERP, потребувала спрощення та стандартизації своїх даних клієнтів. Саме тут Informatica виявилася корисною, допомагаючи їм керувати своїми головними даними та отримати цілісний погляд на ділових партнерів.

    За словами Муліанто, проект розпочався два роки тому. Враховуючи, що компанія має близько 130 суб'єктів, вона вперше вийшла з групи пілотних компаній.

    “Ми вирушаємо в подорож, яка займе ще два -три роки. Окрім обслуговування наших існуючих клієнтів, ми також плануємо використовувати дані для продажу наших властивостей на міжнародному рівні – для залучення інвесторів з Сінгапуру чи Великобританії. Наприклад, якщо ми хочемо привернути школу, щоб відкритись до нашої власності, ми можемо поділитися сукупними демографічними показниками – як і кількість дітей, що поблизу університету, або в початковій школі”, він сказав.

    Зі свого боку GHD підкреслив значення стратегії, орієнтованої на дані, особливо коли бізнес-операції страждають через неорганізовані або недоступні дані.

    “Ми ще на початку своєї подорожі з Informatica. Ми почали в домені клієнта, зосереджуючись на якості даних. Ми на борту платформи та підключили її до Salesforce, SAP S/4HANA – яку ми переходимо до Microsoft Azure – і тоді аж до сили BI. Це дозволило нам показати сторонам -сторонам, як якість даних проводиться через усі хмелі, стрибки та трансформації”.

    Зосереджуючись на інформаційній панелі клієнта Informatica та можливостей, компанія помітила аномалії даних під час профілювання.

    “Нам довелося визначити, які розміри якості насправді мають значення, якщо ми хочемо прийняти правильні рішення для наших клієнтів. Ми змогли просвердлити до детального рівня та продемонструвати цінність того, чого ми намагаємось досягти”, – продовжив він.

    Йохал також поділився тим, як Informatica допомогла їм візуалізувати потік даних у системах.

    “Завдяки цьому процесу ми визначили, хто володіє даними, і хто відповідає за керування ними. Ми не просто хотіли знайти управителя – ми створили справу, щоб продемонструвати розбіжності та показати, хто повинен володіти даними”, – сказав він.

    Платформа Informatica також дозволила нетехнічним користувачам будувати правила якості даних за допомогою інструментів з низьким кодом або без коду.

    “Лише клацанням ви отримуєте сповіщення, якщо атрибут даних виходить за межі його порогу. Це робить ескалацію та відновлення в рамках управління даними набагато більш упорядкованими”, – пояснив Йохал.

    Реалізація даних

    Щоб уникнути такого хаосу даних, з якими стикаються багато організацій, Busparoek наголосив на важливості розміщення даних у правильних структурах та форматах.

    “Найголовніше – переконатися, що бізнес розповсюджує те, що ви робите – інакше ви не отримаєте необхідну підтримку”, – запропонував він.

    Так само встановлення чіткої мети для подорожі даних, відображення дорожньої карти та встановлення політики управління проходить довгий шлях до вирішення основних проблем даних, зазначив Муліанто.

    Для Йохала, починаючи з малого завжди краще, ніж дайвінг-голова у масштабний проект даних без належного аналізу.

    “Виберіть щось-особливо, коли ви вперше впроваджуєте платформу-це може продемонструвати цінність її компонентів. Незалежно від того, чи це родовід, якість даних чи управління, знайдіть щось соковите, низько висячі плід. Використовуйте це для прояви можливостей та побудову звідти”,-підсумував він.

  • Спільний персонал переслідує “головний крок вперед” для посилення платформи управління силами Orion за допомогою AI

    Спільний персонал переслідує “головний крок вперед” для посилення платформи управління силами Orion за допомогою AI

    Нещодавно спільні начальники штабу перейшли до модернізації своєї платформи військової розвідки, яка постачає аналітику даних з високими ставками, можливості прогнозування та інструменти візуалізації та співпраці в режимі реального часу для керівників, які приймають рішення, у спільній спільноті планування та виконання Пентагону-за підтримки Bigbear.ai.

    В окремих дискусіях щодо контракту на контракт на 13,2 мільйона доларів США, що лежить в основі роботи, спільного прес-секретаря та двох посадових осіб із Вірджинії, заснованої в штаті Вірджинія, ознайомившись із платформою підтримки рішень про те, щоб вдосконалити Платформу підтримки Оріона, і в кінцевому підсумку пропонують більш повну, незавершену думку американських AsseTs, Missondnel.

    “DOD працює в межах кінцевих сил, врівноважуючи відповіді на широкий спектр глобальних подій-від гуманітарної допомоги до великих військових операцій-часто відбувається одночасно. Платформа підтримки рішень Orion забезпечує всебічний погляд на можливості сили для підтримки прийняття рішень у реальному часі”,-заявив прес-секретар спільного співробітника у вівторок.

    Загалом, Управління J-35 здійснює нагляд за організаційною структурою, політикою та ресурсами, необхідними для військових відділень США, щоб колективно підтримувати готовність та інтегрувати глобальні операції на тлі складних та розвиваючих загроз.

    Коріння інструменту DSP Orion DSP відбулося більше десяти років до початку 2010 -х.

    “Спочатку Оріон був розроблений як прототип, щоб продемонструвати доцільність веб-платформи, яка могла б забезпечити спільну оперативну картину, полегшити співпрацю та підтримку прийняття рішень для спільного планування та виконання”,-зазначив прес-секретар.

    У той час він був розроблений для інтеграції певних даних з різних джерел DOD та створення всебічного огляду оперативного середовища.

    “Значення цього [latest] Новини полягають у тому, що він є головним кроком вперед у розробці більш інтегрованих та спільних можливостей планування для ДОД “, – заявив прес -секретар спільного персоналу Affensespopo.

    У своєму нинішньому вигляді платформа Orion консолідує авторитетні дані з кожної з збройних служб, забезпечує візуалізацію сил та боєприпасів у всьому світі, проводить надзвичайні та кризові аналізи та дозволяє експерименту з курсом дії інформувати консультації, які складаються для командних планувальників та інших тактичних та стратегічних керівників.

    “Спільний персонал J-35 Orion-це хмарний, контейнерний програмний набір із програмами веб-та бізнес-розвідки. Він продовжує розвиватися відповідно до Enterprise [global force management, or GFM] Вимоги “, – сказав Райан Легге, президент національної безпеки Bigbear.ai.

    Легге зазначив, що історія Bigbear.ai, що підтримує глобальну ініціативу управління силою DOD, розпочалася більше 20 років тому, тоді як її партнерство з J-35 для цих зусиль становить близько 9 років.

    “Міністерство оборони визначило відсутність стандартизованої, інтегрованої системи для видимості глобальної сили та оцінки доцільності та дипломованого проекту Оріон. Завдання полягало в управлінні численними джерелами даних, які вимагали інтеграції для підтримки спільного планування та виконання”, – сказав він Affensescoop.

    Платформа Orion, за словами Legge, “побудована явно для JPEC” і застосовує спритні методології для постійної інтеграції та доставки передових аналітики та інших програмних послуг.

    Цей новий контракт був укладений на ринку торгівлі DOD.

    “Orion інтегрує авторитетні джерела даних, визначені спільним персоналом та послугами, синтезуючи інформацію в цілісну перспективу управління глобальними силами. Він зосереджується на можливостях бойових дій та підтримки місії, готовності, доступності та нинішніх місцях зайнятості-колективно відомі як дані” Crae “”,-заявив прес-секретар спільного персоналу.

    Платформа є головним компонентом оперативної архітектури спільноти спільного планування та виконання, оскільки вона підтримує загальну місію громади щодо планування, координації та виконання спільних операцій.

    “Bigbear.ai не дозволяється розголошувати специфіку платформи Orion, але зазначає, що він, як правило, забезпечує всебічний погляд на умову сили та якість”, – сказав Томмі Кларк, директор компанії з програм DOD, повідомив Affensesopo.

    “SPE Orion DSP має численні аналітичні інформаційні панелі та вдосконалені інтерфейси користувачів, які пропонують як стратегічну обізнаність високого рівня, так і можливості для поглибленої розвідки даних, а також можливості спільного зменшення ризику”,-сказав він.

    Перед тим, як отримати доступ до DSP ORION, керівництво сил Пентагону значною мірою покладалося на те, що Кларк називав розкомістом і трудомістким процесом за допомогою старовинних систем та значної робочої сили.

    “ORION інтегрує розрізнені набори даних GFM у зручний для користувачів набір додатків, що забезпечує більшу ефективність у плануванні, вдосконаленні та аналізі дій GFM. Як результат, вищі керівники можуть витратити більше часу на розуміння даних, а не на видобувку”,-сказав він.

    Тим не менш, сучасні виклики, пов’язані з вірністю даних, продовжують перешкоджати спроможності спільних планувальників швидко розвивати надійні курси дій для майбутніх операцій.

    «Поточний процес планування вимагає, щоб планувальники витрачали непропорційну кількість часу на збирання та обробку даних, залишаючи обмежений час для фактичного планування та прийняття рішень. Однак, з Orion [and forthcoming updates]планувальники зможуть швидко збирати та синтезувати відповідні дані, звільнивши їх, щоб зосередитись на мисленні та розвитку стратегії вищого рівня »,-заявив прес-секретар спільного персоналу.

    “Це дозволить вищим керівникам мати більше місця для прийняття рішень, що дозволить їм приймати більш усвідомлені, своєчасні та ефективні рішення”, – сказали вони в Affensespopo.

    Брандо Вінсент

    Автор Бранді Вінсент

    Бранді Вінсент – кореспондент Пентагону Affensepopo. Вона повідомляє про нові та руйнівні технології та пов'язану з ними політику, що впливає на Міністерство оборони та його персонал. До того, як приєднатися до групи новин Scoop, Бранді створив документальний фільм з довгою формою та працював журналістом у NextGov, Snapchat та NBC Network. Вона виросла в Луїзіані і отримала ступінь магістра з журналістики в університеті Меріленда.

  • Для кращого обчислення подивіться на мозок

    Для кращого обчислення подивіться на мозок

    Через свою централізацію та адаптивність мозок людини обробляє дані таким чином, що може надихнути майбутні обчислювальні архітектури.

    Людський мозок – це найефективніша система даних, про яку ми знаємо, частково завдяки її здатності виконувати обчислення в тих же місцях, де зберігається пам'ять.

    З іншого боку, штучні обчислення страждають від вузького переведення даних, особливо, коли великі дані та штучний інтелект продовжують зростати. У міру того, як кількість даних у світі наближається до 200 Zettabytes – понад 1011 Terabytes – До кінця 2025 року звичайні обчислення борються за те, щоб не відставати від обмежень апаратних засобів, а через швидкість, з якою дані переміщуються між обробкою та зберіганням пам'яті. Щоб вирішити цей недолік, Paolo Fantini робить справу для адаптації парадигми зберігання пам’яті з біоінспі.

    “Перехід навколо всіх цих даних має значну ціну потужності та продуктивності порівняно з людським мозком”, – сказав Фантіні.

    Ключовим фактором для здатності мозку проводити обчислення в одиниці є спосіб, коли зв’язки між нейронами змінюються на зміцнення або послаблення зберігання інформації. Цей процес, який називається пластичності, залежної від спайка (STDP), оновлює силу, що називається вагою, між синапсами залежно від відносного часу реакції мозку на подразники.

    “Електронний аналог біологічного синапсу потребує здатності проявляти СТДП з метою імітації функціональності синапсу”, – сказав Фантіні. “Показано, що багато нових пристроїв пам'яті можуть відтворити пластичність синапсу, відповідаючи біологічній поведінці синапсів”.

    За словами Фантіні, здатність цих нових пристроїв пам'яті включати пластичність Synapses дозволить новим обчислювальним парадигмам, створивши кращу продуктивність та подолання обчислювального вузького місця.

    Джерело: “Технологія пам'яті, що дозволяє майбутні обчислювальні системи”, Паоло Фантіні, Автомобільне навчання APL (2025). До статті можна отримати за адресою https://doi.org/10.1063/5.0253063 .

    Ця стаття є частиною нейроморфних технологій для нової апаратної колекції AI, дізнавшись більше ось .

  • Інструмент відео-аналізу, що працює на AI, покращує моніторинг симптомів руху Паркінсона

    Інструмент відео-аналізу, що працює на AI, покращує моніторинг симптомів руху Паркінсона

    Професор UF розробляє інструмент AI для кращої оцінки хвороби Паркінсона, інших розладів руху

    Ключові компоненти робочого процесу VisionMD. Кредит: Хвороба NPJ Паркінсона (2025). Два: 10.1038/S41531-025-00876-6

    Дослідник університету Флориди розробив комп'ютерну програму з відкритим кодом, яка використовує штучний інтелект для аналізу відео пацієнтів із хворобою Паркінсона та іншими порушеннями руху. Інструмент, який називається VisionMD, допомагає лікарям більш точно стежити за тонкими руховими змінами, покращуючи догляд за пацієнтами та просуваючи клінічні дослідження.

    Дослідження опубліковано в журналі Хвороба NPJ Паркінсона.

    Дієго Гуарін, к.т.н., доцент кафедри прикладної фізіології та кінезіології в коледжі охорони здоров'я та ефективності людини, створив програмне забезпечення для вирішення потенційного ризику невідповідності та суб'єктивності в традиційних клінічних оцінках.

    “Якщо ми троє дивилися одне і те ж відео пацієнта, ми можемо оцінити тяжкість на трьох різних рівнях. Але програмне забезпечення дає нам точні, неупереджені дані”, – сказав доктор Флоріан Ланге, невролог університетської лікарні Вюрцбург.

    “Протягом багатьох років ми показали, що в наших дослідженнях, що відео-аналіз пацієнтів, які виконують постукування пальцями та інші рухи, дає цінну інформацію про те, як захворювання прогресує та реагує на ліки або глибоку стимуляцію мозку”,-сказав Гарін. “Однак, клініцисти не мають часу та персоналу для аналізу своїх відео. Щоб вирішити це, ми розробили програмне забезпечення, яке може забезпечити корисні результати лише за допомогою декількох кліків.”

    Гуарін, член Інституту неврологічних захворювань Fixel з Health Health, тісно співпрацював з неврологами та іншими науковцями-клініцистом з Інституту Fixel для вдосконалення інструменту.

    VisionMD аналізує стандартні відеоролики – будь то на смартфоні, ноутбуці чи над масштабами – і автоматично витягує точні показники руху. Програмне забезпечення повністю працює на локальних комп'ютерах, забезпечуючи конфіденційність даних.

    “Це не хмарне, тому немає ризику залишити мережу. Ви можете навіть відключити мережу від Інтернету, і вона все ще працює”,-сказав Гуарін.

    Інструмент вже використовується в усьому світі, з дослідниками Німеччини, Іспанії та Італії, використовуючи його для аналізу тисяч відеороликів для пацієнтів, коли вони досліджують, як комп'ютерне бачення може покращити догляд за рухом.

    Lange високо оцінив здатність програмного забезпечення надавати послідовні, об'єктивні вимірювання. Він та Мартін Рейх, професор з нейровізуалізації з Університету Вюрцбурга, адаптували VisionMD, щоб допомогти їм оптимізувати лікування пацієнтів із тремором, особливо тих, що використовують імплантати глибокої стимуляції мозку (DBS).

    “Велика проблема з багатьма аспектами медицини сьогодні полягає в тому, наскільки складно отримати об'єктивні дані, особливо з порушеннями руху, такими як хвороба Паркінсона або тремор”, – сказав Ланге зі свого кабінету в Німеччині.

    Записуючи відео пацієнтів у різних налаштуваннях стимулятора, програмне забезпечення визначає, яка конфігурація DBS пропонує найкраще полегшення симптомів.

    “Є мільйони можливих варіантів програмування, але цей інструмент допомагає нам швидко та точно звузити їх”, – сказав Рейх.

    Як програмне забезпечення з відкритим кодом, програма вільно доступна для вдосконалення та налаштування. Команда також працює над розширенням можливостей інструменту, додавши більше завдань з оцінки моторних оцінок, які часто використовуються в клінічних умовах.

    Ранні приймачі кажуть, що доступність та простота використання VisionMD мають потенціал для трансформації досліджень та догляду за розладом руху.

    “Для обробки кожного відео потрібно лише кілька секунд”, – сказав Гуарін. “Ми впевнені, що більшість клініцистів зможуть ним користуватися, незалежно від їх технічної експертизи”.

    Більше інформації:
    Gabriela Acevedo та ін. Хвороба NPJ Паркінсона (2025). Два: 10.1038/S41531-025-00876-6

    Надається Університет Флориди

    Цитування: Інструмент відео-аналізу, що працює на AI

    Цей документ підлягає авторським правам. Крім будь -яких справедливих угод з метою приватного навчання чи досліджень, жодна частина не може бути відтворена без письмового дозволу. Зміст надається лише для інформаційних цілей.

  • Вплив хмари, ШІ та даних на фінансові послуги

    Вплив хмари, ШІ та даних на фінансові послуги

    Конвергенція хмарних обчислень, AI та великих даних сприяє безпрецедентному інновації в різних галузях, особливо в секторі фінансових послуг.

    Вплив хмари, ШІ та даних на фінансові послуги

    Ця думка була поділена на конференції в готелі Meliá в Ханої 10 квітня. Конференція була організована Асоціацією банків В'єтнаму (VNBA) та PwC Vietnam у співпраці з веб -службами Amazon та Alation.

    Згідно з опитуванням цифрового банкінгу PwC 2023 року, більше половини опитаних банків (60 відсотків) мають зрілі хмарні можливості або перебувають у процесі створення своїх хмарних можливостей, тоді як 30 відсотків знаходяться на початкових етапах планування та вивчення хмарних технологій. Це позитивний показник тим, що банки переходять програми та навантаження на хмару, щоб сприяти покращенню масштабованості та стійкості бізнесу.

    Крім того, опитування глобального дотримання PWC 2025 року підкреслює зростаюче прийняття ШІ у фінансовому секторі, 78 відсотків організацій планують або вже впроваджують ШІ для даних та прогнозної аналітики з подальшим виявленням шахрайства та дотриманням та моніторингом транзакцій (67 відсотків). Це підкреслює зростаючу роль AI як ключового інструменту в оптимізації процесів, покращення можливостей прогнозування та вдосконалення управління ризиками у фінансових установах.

    Конференція мала на меті забезпечити стратегічну та практичну інформацію про застосування хмарних рішень, інтеграцію AI та управління даними, досліджуючи зв'язок між інноваціями та довірою – ключовим фактором, який допомагає організаціям створювати стійку цінність у їхній подорожі цифрової трансформації.

    У своїх вступних зауваженнях на конференції Нгуен Тхен, директор навчального центру, VNBA заявив, що “інновації повинні базуватися на даних та оволодінні технологіями даних. В даний час індустрія фінансових послуг веде цю тенденцію, оскільки банківська система має перевагу в тому, щоб мати величезну кількість високочутливих клієнтів. Об'єм та якість даних, які вони мають “.

    “Ця конференція має вирішальне значення для надання банкам необхідних знань та навичок, оновлення тенденцій розвитку у застосуванні хмарних обчислень, AI та рішень даних у фінансових установах та сучасних методах управління даними, які допомагають будувати довіру та відповідальність у додатках AI.

    Дискусії були зосереджені на розвиваються тенденціях у хмарі, ШІ та прийнятті даних у фінансових установах, викликах збалансування конфіденційності даних з дотриманням регуляторних норм, а також сучасними підходами до управління даними, які сприяють довірі та підзвітності в програмах AI.

    Експерти наголошували на зростаючій ролі ШІ у фінансах та викликах, що стикаються з впровадженням ефективних стратегій ШІ та даних. Вони запропонували структурований підхід до даних та управління ШІ, включаючи підготовку даних, аналіз, впровадження AI та підтримку відповідальних рамок управління AI.

    Pho Duc Giang, партнер Digital, AI та кібербезпеки в PwC Vietnam заявив: “Ефективно використовуючи дані за допомогою цих передових технологій, може сприяти інноваціям, оптимізувати операції та зміцнювати управління ризиками. Ця конференція має на меті забезпечити стратегічно практичні відомості, допомагаючи фінансовим установам створити міцну основу довіри в всебічно динамічній технології.

    Трансформація бухгалтерії з стійкістю та керівництвом ESG Трансформація бухгалтерії з стійкістю та керівництвом ESG

    ACCA та PWC В'єтнам підписали Меморандум 22 листопада в Ханої, щоб співпрацювати над реалізацією глобальних стандартів у В'єтнамі.
    Азіатсько-Тихоокеанські керівники вступають у 2025 рік з оптимізмом та обережністю Азіатсько-Тихоокеанські керівники вступають у 2025 рік з оптимізмом та обережністю

    Останнє опитування PWC 6 лютого розкриває керівники директорів у регіоні, відчуваючи себе більш впевнено щодо світової економіки, зростання доходів та довгострокової життєздатності їхнього бізнесу.
    В'єтнам 2025 р В'єтнам 2025 р

    За останнє десятиліття ринок злиття та поглинання В'єтнаму (M&A) виділявся як значна сила в Південно -Східній Азії, що підживлюється сильним економічним зростанням країни, сприятливою демографікою та глибшою інтеграцією в глобальні ланцюги поставок.

    Від Тонх Ван

  • Майбутнє даних підприємств: AI-керована без запитання аналітика

    Майбутнє даних підприємств: AI-керована без запитання аналітика

    У цю сучасну епоху, Штучний інтелект (AI) переробляє взаємодії з даними підприємства, усуваючи традиційні бар'єри в бізнес -розвідці. В його останньому дослідженні, Сіддхартха Паримі Досліджує прогрес в аналітиці без запитів та їх вплив на демократизацію даних. Його робота підкреслює, як інструменти аналітики, що працюють на AI, революціонують спосіб, яким організації отримують доступ, аналізують та використовують дані.

    Поза SQL: Еволюція без запитів аналітики

    Протягом десятиліть структурована мова запитів (SQL) була основою аналізу даних. Однак зростаюча складність даних підприємств виявила неефективність у традиційних методах запитів. Аналітики проводять значний час на підготовку даних, розвідку та інтеграцію. Платформи аналітики, що працюють на AI, усувають ці виклики, дозволяючи природним мовою взаємодії з даними, зменшуючи бар'єри з технічних знань та прискорюючи інформацію.

    Обробка природної мови: перетворення запитів даних

    Однією з фундаментальних нововведень в аналітиці без запитів є використання природної мови (NLP). Платформи, керовані AI, тепер розуміють розмовні запити та переводять їх у структуровані запити даних. Ці системи використовують моделі глибокого навчання, досягаючи значної точності в розборі запитів, розуміння схеми та оптимізації виконання. Результатом є інтуїтивна модель взаємодії з даними, яка дозволяє діловим користувачам отримувати інформацію, не вимагаючи знань SQL. Цей розвиток означає перехід до доступності, що дозволяє особам, які приймають рішення, на всіх рівнях організації без зусиль займатися даними.

    Розширена оптимізація запитів для більшої інформації

    Планувальники запитів AI-посилюють оптимізують шляхи виконання динамічно, вдосконалюючи час відгуку. Інтегруючи вивчені моделі витрат та контекстуальні вбудовування, ці системи скорочують час виконання запитів на більш ніж на 50%. Використання інтелектуальних механізмів поводження з помилками також підвищує точність, забезпечуючи цілісність даних та зручність використання в середовищах підприємств. Можливість вдосконалення запитів у режимі реального часу ще більше прискорює процеси прийняття рішень, усуваючи вузькі місця в операціях бізнес-розвідки.

    Посилена безпека та відповідність в AI Analytics

    Платформи аналітики, що працюють на AI, містять надійні рамки безпеки для підтримки дотримання галузевих норм. Автоматизований контроль доступу та системи моніторингу в режимі реального часу значно зменшили випадки безпеки. Дозволи на основі ролей, орієнтованих на AI, гарантують, що конфіденційні дані залишаються захищеними, дозволяючи користувачам безперешкодно отримувати доступ до відповідних розумінь. Більше того, прогностичні механізми безпеки, що працюють на машинному навчанні, посилюють виявлення аномалій, пом'якшуючи потенційні загрози, перш ніж вони вплинуть на операції.

    Підвищення продуктивності та ефективності підприємства

    Організації, які приймають AI, звітують про аналітику, що мають значні покращення продуктивності. Автоматизація звичайних завдань з обробки даних дозволяє аналітикам зосередитись на високоцінних діях. Платформи аналітики, орієнтованих на AI, продемонстрували понад 40% скорочення часу вручну підготовку даних та покращили використання ресурсів шляхом впорядкування складних робочих процесів даних. Крім того, відомості про AI забезпечують конкурентну перевагу, розкриваючи закономірності та тенденції, які в іншому випадку пройдуть непомітно, полегшуючи більш обґрунтовані бізнес-стратегії.

    Масштабність та обробка даних у режимі реального часу

    Сучасні платформи даних, що працюють на AI, створені для обробки величезних обсягів даних, забезпечуючи масштабованість. З можливістю обробляти петабайти даних, зберігаючи доступність, ці платформи підтримують прийняття рішень у режимі реального часу. Підприємства, що використовують аналітику, що працюють на AI, спостерігалося покращення міжфункціональної співпраці та виконання стратегії, керованої даними. Інтеграція технологій обчислювальних обчислень покращує обробку в режимі реального часу, зменшуючи затримку та підвищення ефективності.

    Подолання викликів впровадження

    Незважаючи на переваги, інтеграція аналітики, керованої AI в існуючу інфраструктуру підприємства, представляє проблеми. Організації повинні вирішувати такі питання, як сумісність застарілої системи, управління якістю даних та навчання користувачів. Успішні стратегії впровадження зосереджені на структурованому управлінні змінами, комплексних програмах навчання та поетапному прийнятті для забезпечення плавних переходів. Крім того, сприяння культурі, орієнтованій на дані в організації, підвищує рівень прийняття та забезпечує довгострокову стійкість.

    Дорога попереду для аналітики, що працює на AI

    Еволюція аналітики, орієнтованої на AI, вдосконалить, як підприємства взаємодіють з даними. Удосконалення моделей глибокого навчання, контекстних міркувань та оптимізацій запитів покращить можливості системи. Оскільки організації все частіше приймають ці технології, аналітика, що працює на AI, стане стандартом для бізнес-розвідки, ефективності, точності та спритності. Конвергенція ШІ з доповненою аналітикою підштовхне межі бізнес-розвідки, що дозволить автономному прийняттю рішень, що переосмислить операції підприємства.

    На закінчення, перехід до AI, що працюють на AI, аналітика без запитів-це не просто інновація, це є основною трансформацією в стратегії даних підприємств. Як підкреслюється Сіддхартха Париміці досягнення формуватимуть майбутнє бізнес-розвідки, що робить прийняття рішень, керованих даними, більш доступним, ефективним та впливовим у різних галузях. Постійні розробки в аналітиці, що працюють на AI, сигналізує про нову еру, де організації можуть використовувати дані з безпрецедентною точністю, в кінцевому рахунку сприяючи більшому інновацій та успіху.







    2025-04-13
  • У Ханчжоу відбулася 7 -та національна фінансова дані та конференція стратегічної інтеграції AI, а повністю розумний кількісний агент Atrnx.ai занурюється в нову хвилю фінансових технологій

    У Ханчжоу відбулася 7 -та національна фінансова дані та конференція стратегічної інтеграції AI, а повністю розумний кількісний агент Atrnx.ai занурюється в нову хвилю фінансових технологій

    Новини Ханчжоу: 28 березня 2025 року, 7-а Національна фінансова велика дані та конференція стратегічної інтеграції AI, співавтором Китайської Академії наук Університету Китаю та провінційного комітету Жусанського товариства Чжецзян, був відкрито відкритий у районі Лінпінг, Ханчжоу. Лідери, в тому числі Йе Чженбо, віце -голова провінційної консультативної конференції Чжецзян та голова провінційного комітету Чжецзян, і Луо Вейхонг, заступник директора постійного комітету народного конгресу Ханчжоу, виступила з промовою відкриття.

    u hanchzhou vidbulasya 7 ta naczionalna finansova dani ta konferencziya.webp У Ханчжоу відбулася 7 -та національна фінансова дані та конференція стратегічної інтеграції AI, а повністю розумний кількісний агент Atrnx.ai занурюється в нову хвилю фінансових технологій

    У своїй промові віце-голова Єг Чженбо підкреслив: “На цьому критичному етапі завершення” 14-го п'ятирічного плану “та розпочато” 15-й п'ятирічний план “, провінція Чжецзян продовжуватиме сприяти інноваційному розвитку технологічних фінансів, підтримуючи інноваційні підприємства, такі як Atrnx.ai для введення нового імпульсу у створенні нової високої землі цифрової економіки”. Чжоу Сюйн, заступник секретаря районного комітету та міського голови району, заявив, що район Лінпінг буде зосереджений на вирощуванні кластера фінансових технологій, щоб забезпечити високоякісне середовище розвитку для технологічних інновацій.

    1744513016 885 u hanchzhou vidbulasya 7 ta naczionalna finansova dani ta konferencziya.webp У Ханчжоу відбулася 7 -та національна фінансова дані та конференція стратегічної інтеграції AI, а повністю розумний кількісний агент Atrnx.ai занурюється в нову хвилю фінансових технологій

    Під час сеансу виступу, Luo tingtai, Засновник atrnx.ai Весь розумний кількісний агенті Виконавчий директор China Investment Conjoce Group Co., Ltd.подав спеціальний звіт під назвою “Майбутнє агента AI всі інтелектуальні кількісні алгоритми та аналіз випадків”, систематично розробляючи нове покоління кількісних систем торгових технологій, отримуючи високу оцінку від відвідування лідерів та експертів. Звіт систематично розкрився вперше систему кількісної торгової технології нового покоління на основі “Дистильованої великої моделі Grid + Blockchain підтвердження прав”.

    1744513017 598 u hanchzhou vidbulasya 7 ta naczionalna finansova dani ta konferencziya.webp У Ханчжоу відбулася 7 -та національна фінансова дані та конференція стратегічної інтеграції AI, а повністю розумний кількісний агент Atrnx.ai занурюється в нову хвилю фінансових технологій

    Технологічний прорив: побудова “нейронного центру” прийняття фінансових рішень

    У своїй промові Луо Тінгтай запропонував: “Ядро всіх інтелектуальних кількісних 4.0 ERA полягає в тому, щоб дозволити агентам AI володіти автономними можливостями прийняття рішень на рівні керівників людських фондів”. З Рамка для перегонки Atrnx.AI Розроблений ним досягає цієї мети за допомогою трьох основних нововведень:

    Мультимодальна велика мережа планування моделей: Інтегруючи 12 типів великих моделей, таких як Chatgpt та Fingpt, він створює динамічно мережеву «сітку алгоритму» для досягнення багатовимірного нелінійного фактора спільного аналізу макрополітики та настроїв на ринку;

    Архітектура технології алгоритму дистиляції: На основі принципу самонавчання Альфаго він будує архітектуру дистиляції алгоритму перегонки atrnx.ai, годування кількісних алгоритмів для глибокого навчання, вдосконалення фінансових лінійних факторів, що містяться в алгоритмах, та надання технічних показників для важливих суддів, що приймають рішення;

    Довірена інфраструктура блокчейна: Побудова обчислювального шару конфіденційності за допомогою кількісних кіпальних мікросхем AI та серверів, щоб забезпечити підтримку обчислювальної потужності вузла для кількісного ланцюга підтвердження даних, одночасно досягаючи повної простежуваності алгоритмів торгівлі та децентралізованих стимулів для моделей алгоритму.

    1744513018 573 u hanchzhou vidbulasya 7 ta naczionalna finansova dani ta konferencziya.webp У Ханчжоу відбулася 7 -та національна фінансова дані та конференція стратегічної інтеграції AI, а повністю розумний кількісний агент Atrnx.ai занурюється в нову хвилю фінансових технологій

    “Це не лише оновлення технологічної архітектури, але й реконструкцію традиційної кількісної торгової парадигми”. “Система зв'язку вуглецю-NFT”, продемонстрована на місці Luo Tingtai, успішно застосовується в галузі зеленого фінансування, досягнувши інтелектуальної інтеграції вуглецевих активів та рамки мережі дистиляції.

    Екологічний макет: Китайські інвестиції за кордоном Co., Ltd. будує нову інфраструктуру для фінансових технологій

    Як організація, що впроваджує технологію, China Investment Conjoce Group Co., Ltd. створив повну технологію-бізнес із закритим циклом:

    • Співпрацювали з 5 державними коштами для розгортання інтелектуальних систем контролю ризику, зменшуючи максимальне скорочення на 22%;
    • Розроблено першу платформу “Алгоритм інкубації RWA” в галузі, досягнувши розподіленого підтвердження прав та торгівлі обчислювальними енергетичними ресурсами;
    • Запланований API на рівні часу на рівні часу на рівні часу буде відкритий у третьому кварталі 2025 року.

    Резонанс галузі: провідні експерти обговорюють інтеграцію технологій

    Конференція зібрала провідних експертів у галузі фінансових технологій, з кількома гостями у важкій вазі, що ділилися передовими уявленнями:

    Ван Чжунмінколишній віце -голова Національної ради фондів соціального захисту, глибоко проаналізував “логіку інвестицій AI”, підкреслюючи ключову цінність алгоритму та синергії сценаріїв у галузі управління активами;

    Вей ТаоВіце -президент Ant Group, запропонував концепцію “щільної державної обчислювальної потужності”, вивчення інноваційних застосувань технології обчислювальної техніки конфіденційності у фінансовому ШІ;

    ЛюбінГолова Jibeike та Academic, випустив “Фінансовий інтелектуальний агент Xiao JI”, демонструючи прориві програми фінансових вертикальних великих моделей у восьми основних сценаріях, таких як інтелектуальний консультаційний консультаційний інвестиційний та контроль ризику;

    Тан ЦифенгГенеральний менеджер Шанхая обміну даними, інноваційно запропонував ідею про те, що “активи даних є ключовим для RWA (реальних активів світу)”, формування стратегічного резонансу за допомогою технології підтвердження даних Atrnx.ai;

    Лю ДеканІноземний академік Національної інженерної академії України, систематично розробляв інноваційне застосування стабільних алгоритмів відповідності у ціні фінансових активів;

    Лі ВейІноземний академік Російської інженерної академії, підкреслив, що “обчислювальна потужність – це продуктивність”, завдяки його хмарному рішенню технології голки забезпечує сильну основну обчислювальну потужність для кількісної торгівлі;

    Лі СіІноземний академік Японської інженерної академії, спільні передові тенденції в інтеграції Web 3.0 та AI, вказуючи на напрямок для наступного покоління розвитку фінансових технологій.

    1744513019 94 u hanchzhou vidbulasya 7 ta naczionalna finansova dani ta konferencziya.webp У Ханчжоу відбулася 7 -та національна фінансова дані та конференція стратегічної інтеграції AI, а повністю розумний кількісний агент Atrnx.ai занурюється в нову хвилю фінансових технологій

    Майбутні світогляди

    Ця конференція позначає офіційне введення фінансових технологій Китаю до “епохи агента”. Луо Тінгтай заявив: “Atrnx.ai продовжуватиме сприяти технологічному проникненню, зосередившись на прориві через модель ціноутворення алгоритму RWA, що робить агентів AI мостом, що з'єднує цифрові фінанси та реальну економіку”. З оприлюдненням Центру послуг фінансових інноваційних послуг Zhejiang Technology та підписанням декількох угод про стратегічне співробітництво, спільне ефект галузі, академічних колів та досліджень буде додатково випущено, просуваючи китайську індустрію фінансових технологій до нових висот. Під час конференції, під свідком лідерів усіх рівнів з провінції Чжецзян та міста Ханчжоу, також проводилася церемонія оприлюднення Центру фінансових інноваційних послуг Чжецзян, яка буде зосереджена на підтримці розвитку інноваційних підприємств, включаючи ATRNX.AI. Віце -голова Йе Чженбо та інші лідери особливо зупинилися на atrnx.ai під час візиту до виставкової зони, щоб дізнатися більше про технологічні інновації та перспективи застосування Atrnx.ai Весь розумний кількісний агент.

    ChainCatcher нагадує читачам переглянути блокчейн раціонально, підвищити обізнаність з ризику та бути обережними щодо різних віртуальних випусків і спекуляцій. Весь вміст на цьому веб -сайті – це виключно інформація про ринок або пов'язані з ними думки партії, і не є будь -якою формою інвестиційних консультацій. Якщо ви знайдете конфіденційну інформацію у вмісті, натисніть “Звітувати”, і ми негайно впораємося з нею.

  • У Західній Пенсільванії старе вугільне місто отримує газовий центр обробки даних

    У Західній Пенсільванії старе вугільне місто отримує газовий центр обробки даних

    У суботу вранці в березні екіпаж знесення зняв димові заклади на станції генерування міста Гомер.




    Завод – вперше введений в експлуатацію в 1969 році – колись працював сотні робітників. У мить його високі димові тарики, регіональна визначна пам'ятка в окрузі Індіана, були зведені до щебеню.

    Послухайте історію






    Гомер -Сіті електростанція

    Електростанція Гомер -Сіті в штаті Індіана, штат Пенсільванія, як Сенен з маршруту 22 у квітні 2023 року. Фото: Рейд Р. Фрейзер / Фронт Аллегені




    Через десять днів власник заводу, нью-йоркська фінансова компанія під назвою Knighthead Capital Management, оголосив, що перетворить цю ділянку на найбільшу електростанцію в галузі природного газу в країні, яка буде годувати як електричну мережу, так і великий центр обробки даних у своєму кампусі для обробки обчислень для штучного інтелекту.




    Масштаб проекту можна було б охарактеризувати лише як “мега”: 10 мільярдів доларів та 10 000 будівельних робочих місць.




    Робін Горман, віце -президент з питань уряду та зв'язків з громадськістю для перепланування Гомера Сіті, місцева філія Knighthead, яка відновлює місце, заявила, що коли колишній вугільний завод закрився, він залишив дірку в громаді.




    “Я думаю, що громада просто втратила надію, що коли-небудь буде якась відступка або продовження електростанції на вугіллі”,-сказав Горман, який донедавна був комісаром округу Індіана. “Отже, той факт, що інвестори вирішили реінвестувати та переробити цей сайт, є монументальним”.




    Не важко знайти людей у ​​цьому районі, які погоджуються.

    1744411723 84 u zahidnij pensilvaniyi stare vugilne misto otrymuye gazovyj czentr obrobky У Західній Пенсільванії старе вугільне місто отримує газовий центр обробки даних

    Рік Фабін, фермер поблизу станції, що генерує місто Гомер, каже “запаморочливий” для будівництва газового центру обробки даних біля його заднього двору. “У окрузі Індіана нічого не залишається”. Фото: Рейд Фрейзьє / Фронт Allegheny




    Рік Фабін, фермер, який живе трохи більше милі від заводу, виступає за проект. Він пам’ятає, коли міг відкинути назви виробничих заводів у цьому районі; Тепер він каже, що є лише кілька.




    “Поки вони збираються витрачати гроші, якщо це створить роботу, і вони будуть найняти багато місцевих людей, знаєте, ей,” запаморочливий “, – сказав Фабін недавно з кабіни свого трактора. “Я маю на увазі, нам потрібна промисловість у цьому окрузі. У окрузі Індіана нічого не залишається”.




    Стефані Мантіні – менеджер з ведення господарства в сусідньому Hilton Garden Inn в штаті Індіана, штат Пенсільванія. Вона каже, що активність у готелі піднялася в останні місяці через перепланування вугільного заводу.




    “У нас є багато бізнесу від працівників та з вищих років, які мають справу з цим, і вони залишаються в готелі. Ми продовжуємо займатися бізнесом, коли вони його будує”,-сказала вона. “Це також допомагає моїм працівникам, тому що тоді їм належить зробити роботу. І зараз це просто чудова річ для Індіани”.




    Жінка стоїть на тротуарі

    Стефані Мантіні, у місті Гомер, штат Пенсільванія, Мантіні каже, що новини про те, що в Гомер -Сіті відкриється великий новий мега -проект, був “освіжаючим”. Фото: Рейд Фрейзьє / Фронт Allegheny

    Як і багато хто в цьому районі, вона має зв’язок з колишнім вугільним заводом. Батько Мантіні колись працював там електриком. Побачити, що сайт знову відродився, було “освіжаючим”, сказала вона.




    “Незалежно від того, це вугілля чи газ. Я думаю, що це добре для цього району”, – сказав Мантіні.




    Центр обробки даних, побудований на фракінгу




    Цей проект підживлюється дешевим природним газом від фракінгу в Пенсильванії, Західній Вірджинії та Огайо, а також поспіхом будувати більше центрів обробки даних, оскільки використання штучного інтелекту розширюється.




    Арі Пеское, директор Ініціативи закону про електроенергію в Гарварді, каже, що ці центри – в основному склади, наповнені комп’ютерами – є масовими споживачами енергії.




    “Центр обробки даних може бути розміром фабрики, але використовувати стільки енергії, скільки середнього або навіть великого міста”,-сказав Пеское. “Внизу в Новому Орлеані, Meta будує центр обробки даних, який може становити два гігават. Місто Новий Орлеан – це приблизно один гігаватт [of electricity demand]”.

    1744411725 290 u zahidnij pensilvaniyi stare vugilne misto otrymuye gazovyj czentr obrobky У Західній Пенсільванії старе вугільне місто отримує газовий центр обробки даних

    Охолоджувальні вежі Гомер -Сіті, що генерує вокзал та димові та димові, прикрашали логотип міста Центр у муніципальному офісі. Фото: Рейд Фрейзьє / Фронт Allegheny




    Чому центри обробки даних потребують стільки електроенергії? Для одного вони роблять багато обчислень, і це генерує багато тепла. Ці центри використовують кондиціонер та охолоджену воду для охолодження їх обладнання.




    Пеское каже, що деякі компанії намагаються живити свій ШІ чистою енергією, але багато, як, наприклад, Гомер -Сіті та Мета в Новому Орлеані, використовуватимуть природний газ.




    “Так що, очевидно, збільшує викиди, особливо тому, що ці центри обробки даних працюють 24-7. Тож ці рослини з природного газу там збираються повним нахилом ».




    Завод Гомер -Сіті, якщо буде побудований на потужність, генерує 4,5 гігават електроенергії. Це більш ніж удвічі більше виходу старого вугільного заводу. Незважаючи на те, що газ виробляє менше викидів вуглекислого газу, ніж вугілля, завод Гомер -Сіті може стати одним із найкращих джерел забруднення вуглецю.




    Розширення слідів




    Це також може бути великим користувачем землі. Вже на 3200 десятин, проект також може шукати більше землі.




    Дейв Борк, фермер третього покоління в сусідньому центрі міста, каже, що компанія звернулася до продажу ферми худоби на 800 акрів.




    Його родина протягом багатьох років переїжджала ферми, коли вугільна установка розширювалася. Він каже, що не збирається продавати.

    1744411727 106 u zahidnij pensilvaniyi stare vugilne misto otrymuye gazovyj czentr obrobky У Західній Пенсільванії старе вугільне місто отримує газовий центр обробки даних

    Дейв Борк, фермер третього покоління в центрі міста, штат Пенсільванія. Він каже, що не продаватиме свою ферму на 800 акрів новому центрі обробки даних Homer City. Фото: Рейд Фрейзьє / Фронт Allegheny




    “Протягом моїх років ми вже продавали їм три ферми, і я більше не буду продавати. Це все, що є для цього”, – сказав Борк.




    Він виступає за економічну вигоду, яку завод принесе в цю територію, за його словами, принаймні за короткий термін. Але він ще не зовсім продається за довгостроковими перевагами проекту для навколишньої громади.




    “Це може створити багато робочих місць, яких ми не бачимо, напевно, тут не є. Я розмовляю так, як це технологічні роботи, а не [for] Люди, які походять з міста Гомер », – сказав Борк.




    Компанія каже, що створить 1000 робочих місць на повний робочий день, але не вказала, де це буде.

  • Студенти коледжу завдань використовують Claude AI для більшості, згідно з антропом

    Студенти коледжу завдань використовують Claude AI для більшості, згідно з антропом

    Gettyimages-1731915085

    J Studios/Getty Images

    На краще чи гірше, інструменти AI стабільно стали реальністю академічного ландшафту, оскільки Chatgpt розпочався наприкінці 2022 року. Анропічний вивчає, як це виглядає в режимі реального часу.

    У вівторок, незабаром після запуску Claude for Education, компанія оприлюднила дані, на яких завдання студенти університету використовують його чат -чат для Chatbot, а які спеціально користуються ним.

    Також: Робочі завдання люди використовують Claude AI для більшості, згідно з антропом

    Використовуючи Clio, інструмент аналізу даних компанії, для підтримки конфіденційності користувачів, антропік проаналізував 574,740 анонімізованих розмов між Клодом та користувачами на безкоштовних та професійних рівнях з електронною адресою вищої освіти. Всі розмови, що стосуються курсової роботи.

    Які типи студентів використовують клод?

    Компанія встановила, що студенти з інформатики складають найбільшу групу користувачів Claude, що становить майже 37%, порівняно зі значно нижчим усиновленням серед студентів бізнесу, охорони здоров'я та гуманітарних наук.

    Це дещо не дивно, враховуючи те, як студенти, що програмують, схильні знати про інструменти AI та як Клод вважає себе помічником кодування. Однак, виходячи з внутрішнього тестування, наші експерти -резиденти не рекомендують Клод для програмування порівняно з іншими чатами.

    7D9704A6EDEE6B96A7F76621D83BEADC039A0C-2400X1586

    Загальні запити Клода, засновані на дисципліні.

    Антропічний

    Для чого студенти використовують Клод?

    Анропічний класифікував розмови студентів з Клодом на чотири типи, всі вони були однаково представлені: пряме вирішення проблем, створення прямого виходу, спільне вирішення проблем та спільне створення результатів. Перші два звертаються до того, коли студенти шукали відповіді на запитання або вимагали готового вмісту, а другий два звертаються до студентів з Клодом, щоб вирішити проблеми та створити вміст.

    Також: AI також змінить торги – а технічні працівники на місцях не можуть чекати

    Майже половина всіх розмов потрапила до прямих категорій, що свідчить про те, що студенти “шукали відповіді або вміст з мінімальною участю”. У 39% розмов студенти використовують Клод для “створення та вдосконалення змісту освіти в різних дисциплінах”, в тому числі за допомогою “розробки питань практики, редагування нарисів або узагальнення академічного матеріалу”. Наступна найбільша група, 34%, показує, що студенти просять Клод пояснити технічні завдання або надати рішення, такі як код налагодження або розбиття математичних проблем.

    Студенти також використовували Claude для аналізу даних, розробки інструментів, розробки досліджень, проведення технічних схем та перекладу вмісту.

    Використання також змінювалося залежно від дисципліни: студенти STEM зазвичай ставили Клод для вирішення проблем та спільних запитів, тоді як студенти гуманітарних, бізнес -та охорони здоров'я співпрацювали та шукали прямих результатів. Ті, хто в освіті, менша категорія, яка, ймовірно, включаючи вчителів, використовувала Клод для створення вмісту майже 75% розмов, таких як створення планів уроків та інші навчальні матеріали.

    Також: Microsoft пропонує безкоштовне навчання навичок AI для всіх – і ще не пізно зареєструватися

    Отримані результати також містять деякі відомості про те, як студенти можуть використовувати AI для обдуреного, спільного занепокоєння в навчальних закладах. Антропічні позначені запити, які задавали відповіді на запитання з множинним вибором щодо машинного навчання та відповідей на тест-питання англійської мови, а також прохання про переписування текстів, щоб вони не були виявлені шашками плагіату.

    Однак, кілька прикладів показують, як випадок використання може свідчити про обман, наскільки це може вказувати на звичайну підготовку до вивчення. “Наприклад, розмова прямого вирішення проблем може бути для обману на іспиті з домом-або для студента, який перевіряє свою роботу на тесті на практиці”,-зазначає антроп. “Чи є спільна розмова обману, може також залежати від конкретної політики курсу”.

    Антропік також уточнив, що потрібно буде знати навчальний контекст, в якому відповіді Клода були використані для певного.

    Академічні вигоди (та витрати)

    Використання Клода вказує на кілька реалій щодо ШІ та освіти – деякі з більшою кількістю потенціалу, ніж інші.

    Компанія адаптувала таксономію Blooms, рамку освіти, яка організовує когнітивні процеси як прості (нижчий порядку) або складний (вищий порядку), щоб зрозуміти, що використовує Клод для розвитку студентів.

    В цілому дані показують, що студенти використовують Клод для створення майже 40% запитів та аналізу в 30% запитів. Обидва вони вважаються складними когнітивними функціями, і студенти використовували Claude для виконання їх комбінованих 70% часу.

    “Існують законні побоювання, що системи AI можуть забезпечити милицю для студентів, задушуючи розвиток основоположних навичок, необхідних для підтримки мислення вищого порядку”,-попереджає звіт “Анропіка”.

    Також: Дослідження OpenAI пропонують важке використання чатгпта може змусити вас почувати себе самотніше

    Поки немає можливості сказати, чи використання Клода повністю замінює критичне мислення для студентів, компанія додає, що планує продовжити свої дослідження, щоб “краще розпізнати, що [interactions] сприяти навчанню та розвитку критичного мислення “.

    Але це не все погано. За словами Antropic, педагоги, які використовують Клод для створення навчальних матеріалів, “припускають, що освітні підходи до інтеграції ШІ, ймовірно, отримають користь від того, щоб бути специфічними для дисципліни”. Можливість відобразити варіанти того, як студенти в різних галузях використовують Клод, можуть призвести до більшої інформації про це в майбутньому.

    AI дуже хороша в персоналізації – використовуючи її для підготовки планів уроків та краще обслуговувати окремих учнів, наприклад, став сильним випадком потенційного використання. “Тоді як традиційний веб -пошук зазвичай підтримує лише прямі відповіді, системи AI дають можливість значно більш широкої різноманітності взаємодій, а з ними нові освітні можливості”, – говорить антропік про висновки, аргументуючи Клод для пояснення філософських концепцій або анатомії м’язів, або створення всебічного вивчення хімії.

    Також: 5 причин, які я щодня звертаюсь до чатгпта – від більш швидких досліджень до заміни Сірі

    Це означає, що на практиці якість випусків чатів сильно залежить від даних про навчання. AI-специфічний для дисципліни може допомогти в загальній точності в цілому, але галюцинації завжди є можливістю. Чатботи також регулярно спотворюють статті новин; Користувачі завжди повинні перевіряти факти з чатів, перевіряючи будь-які цитати, реальні-на відміну від галюцинованих-посилань.

    Що далі?

    Антропік зазначив, що “експериментувати з режимом навчання, який підкреслює Сократичний метод та концептуальне розуміння щодо прямих відповідей”, а також партнерство з університетами.

    Хочете більше історій про AI? Підпишіться на інноваціїнаш щотижневий бюлетень.

  • DataLoy співпрацює з розвідкою списку Ллойда, щоб додати дані про ризик до планування плавання

    DataLoy співпрацює з розвідкою списку Ллойда, щоб додати дані про ризик до планування плавання

    Роб О'Двайер

    Роб – головний директор з мережі та один із засновників розумної морської мережі. Він також виконує функції голови розумної морської ради. Роб працював у секторі морських технологій з 2005 року, керуючи редакцією для ряду провідних публікацій у транспортному та логістичному секторі. Зв’яжіться з електронною поштою, натиснувши тут, або на LinkedIn, натиснувши тут.