top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Peta Kekacauan Penghargaan AI Visionary Engine 2025

Generatived

14/3/25, 04.15

Visionary Engine (Tokyo) telah merilis "World Award Chaos Map 2025," yang menambahkan penghargaan domestik dan internasional di bidang AI. Sepuluh penghargaan baru telah ditambahkan, dan kontennya sesuai dengan tren teknologi terkini.

Seiring kemajuan teknologi AI, jumlah penghargaan yang mengakui kemungkinan baru AI di bidang seni, bisnis, dan teknologi pun meningkat. Visionary Engine mengusulkan penggunaan penghargaan sebagai strategi pertumbuhan bagi perusahaan, dan banyak perusahaan telah memenangkan penghargaan melalui layanan dukungannya "Award Booster."

Perusahaan ini menyediakan berbagai informasi penghargaan, termasuk penghargaan yang mengevaluasi karya seni yang memanfaatkan Generative AI, contoh integrasi dengan bisnis, dan upaya dari pengembangan teknologi hingga implementasi, yang memungkinkan perusahaan untuk mencapai sinergi antara inovasi teknologi dan pertumbuhan bisnis melalui penghargaan.

Visionary Engine menyebutkan manfaat berkompetisi dalam penghargaan tidak hanya berupa peningkatan pengakuan, tetapi juga pembentukan tim, peningkatan motivasi, pertumbuhan organisasi, penemuan kembali nilai produk dan layanan, dan memperoleh petunjuk untuk bisnis baru. Perusahaan berencana untuk terus mendukung pertumbuhan banyak perusahaan sebagai pendamping bagi perusahaan yang ingin memenangkan penghargaan.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

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.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

bottom of page