Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
%20(1).webp)
Qualiagram dan Emosta memulai penelitian tentang optimasi pembentukan jaringan menggunakan simulator sosial LLM
Generatived
5/9/23, 08.34
Qualiagram (Minato-ku, Tokyo) dan Emosta (Chuo-ku, Tokyo) mengumumkan bahwa mereka akan memulai penelitian bersama tentang optimalisasi pembentukan organisasi menggunakan simulator sosial berbasis model bahasa skala besar (LLM) mulai tanggal 4 September. Sebagai langkah pertama dalam penelitian kami, kami berencana melakukan eksperimen demonstrasi untuk menguji penggunaan teknologi ini guna mempertimbangkan langkah-langkah untuk meningkatkan motivasi dalam organisasi. Qualiagram dan Emosta telah mengkonfirmasi bahwa mereka dapat mengharapkan hasil dalam penelitian optimalisasi pembentukan jaringan dengan memanfaatkan pengetahuan mereka masing-masing. Qualiagram berupaya mengembangkan dan memanfaatkan teknologi dan layanan yang berkontribusi pada transformasi digital ritel dengan memanfaatkan pengetahuan perusahaan induk Piers tentang operasi ritel dan desain organisasi serta grup produk yang berpusat pada permainan tali yang mendukung mimik AI. Di sisi lain, Emosta mengkomersialkan dukungan pemanfaatan untuk perencanaan kota dan simulasi desain, pembuatan prototipe untuk pengembangan arsitektur dan real estate, perumusan kebijakan, optimalisasi alur dan tata ruang kantor, pembentukan tim dan optimalisasi struktur organisasi. Eksperimen demonstrasi ini berfokus pada pentingnya manajemen motivasi dalam organisasi, khususnya di industri ritel, dimana turnover tinggi. Kami menggunakan survei untuk memahami karakteristik anggota tim, mencerminkan hal ini pada agen, dan membangun kembaran digital tim menjadi simulator sosial. Agen kemudian secara mandiri memahami motivasi, merancang dan menerapkan langkah-langkah untuk memperbaikinya, dan melaporkan hasilnya. Berdasarkan hasil pengukuran, pertimbangkan apakah pengukuran tersebut dapat digunakan dalam tim sebenarnya. Dimulai dengan eksperimen demonstrasi ini, Qualiagram dan Emosta akan terus mengkaji berbagai masalah dalam pembentukan organisasi dan mempertimbangkan cara untuk memanfaatkan simulator sosial yang berkontribusi terhadap optimalisasi.
Bagikan artikel ini:
Tin tức mới nhất
Microsoft Meluncurkan Ketersediaan Umum Copilot Cowork di Seluruh Dunia
22/6/26, 00.00
Microsoft mengumumkan ketersediaan umum global Copilot Cowork, layanan AI berbasis agen yang dirancang untuk mengeksekusi tugas bisnis kompleks dan jangka panjang di berbagai alat dan sumber data.
NVIDIA Memimpin Pelatihan MLPerf dengan Blackwell
22/6/26, 00.00
NVIDIA mengumumkan bahwa platform Blackwell mereka mencapai waktu pelatihan tercepat di semua benchmark dalam MLPerf Training 6.0, sebuah evaluasi standar industri untuk kinerja pelatihan AI.
NVIDIA Ungkapkan Kerangka Kerja Tolok Ukur Optimasi Pelatihan Transformer
22/6/26, 00.00
NVIDIA memperkenalkan metodologi untuk mengevaluasi kinerja pelatihan presisi rendah pada model AI berbasis transformer, membantu pengembang mengidentifikasi format presisi
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Bagikan artikel ini:
Bagikan artikel ini:
Kategori
Berita
AI dan hukum/peraturan/masyarakat
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Berita terkini
Microsoft Meluncurkan Ketersediaan Umum Copilot Cowork di Seluruh Dunia
22/6/26, 00.00
Microsoft mengumumkan ketersediaan umum global Copilot Cowork, layanan AI berbasis agen yang dirancang untuk mengeksekusi tugas bisnis kompleks dan jangka panjang di berbagai alat dan sumber data.
NVIDIA Memimpin Pelatihan MLPerf dengan Blackwell
22/6/26, 00.00
NVIDIA mengumumkan bahwa platform Blackwell mereka mencapai waktu pelatihan tercepat di semua benchmark dalam MLPerf Training 6.0, sebuah evaluasi standar industri untuk kinerja pelatihan AI.
NVIDIA Ungkapkan Kerangka Kerja Tolok Ukur Optimasi Pelatihan Transformer
22/6/26, 00.00
NVIDIA memperkenalkan metodologi untuk mengevaluasi kinerja pelatihan presisi rendah pada model AI berbasis transformer, membantu pengembang mengidentifikasi format presisi




%20(1).webp)

