L’IA va au-delà des chatbots. La question la plus intéressante est de savoir ce que les développeurs peuvent réellement créer avec elle.
Un modèle puissant n’est qu’un élément d’une application d’IA. Derrière un produit utile, on peut trouver une API qui relie le modèle à une application, un processus qui détermine quand il s’exécute, des outils externes qui fournissent des informations et des systèmes qui transforment ses résultats en éléments exploitables.
Prenons l’exemple d’un assistant de recherche doté d’IA.
Le modèle interprète une question, l’application récupère les documents pertinents, des outils aident à vérifier les informations et le processus organise le résultat pour que l’utilisateur puisse s’en servir.
Si un seul élément de ce système n’est pas fiable, l’expérience s’en ressent, même si le modèle sous-jacent est impressionnant.
C’est pourquoi l’infrastructure de l’IA est importante. Les développeurs ont besoin de bien plus qu’un accès à l’intelligence : il leur faut des moyens pratiques de l’intégrer à des produits, de gérer les coûts et de choisir des modèles adaptés à différentes charges de travail.
À TOKEN2049 Singapore, B.AI aborde la question de l’infrastructure de l’IA sur le stand TRON.
La question importante n’est pas seulement de savoir quel modèle est à la mode. C’est de savoir ce que les gens peuvent créer en combinant l’accès aux modèles, les outils et les processus.
Quelle partie de la pile technologique de l’IA mérite, selon vous, davantage d’attention ?
@justinsuntron @BAI_AGI #TRONEcoStar #BAIinToken2049
Un modèle puissant n’est qu’un élément d’une application d’IA. Derrière un produit utile, on peut trouver une API qui relie le modèle à une application, un processus qui détermine quand il s’exécute, des outils externes qui fournissent des informations et des systèmes qui transforment ses résultats en éléments exploitables.
Prenons l’exemple d’un assistant de recherche doté d’IA.
Le modèle interprète une question, l’application récupère les documents pertinents, des outils aident à vérifier les informations et le processus organise le résultat pour que l’utilisateur puisse s’en servir.
Si un seul élément de ce système n’est pas fiable, l’expérience s’en ressent, même si le modèle sous-jacent est impressionnant.
C’est pourquoi l’infrastructure de l’IA est importante. Les développeurs ont besoin de bien plus qu’un accès à l’intelligence : il leur faut des moyens pratiques de l’intégrer à des produits, de gérer les coûts et de choisir des modèles adaptés à différentes charges de travail.
À TOKEN2049 Singapore, B.AI aborde la question de l’infrastructure de l’IA sur le stand TRON.
La question importante n’est pas seulement de savoir quel modèle est à la mode. C’est de savoir ce que les gens peuvent créer en combinant l’accès aux modèles, les outils et les processus.
Quelle partie de la pile technologique de l’IA mérite, selon vous, davantage d’attention ?
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