Ginkgo Bioworks revolutioniert die Biologie mit KI
Ginkgo Bioworks entwickelt eine KI-Plattform der nächsten Generation für Biotechnik und Biosicherheit. Ginkgo leistet Pionierarbeit mit neuen Large Language Models für Biotechnik-Anwendungen, die auf der Vertex AI-Plattform von Google Cloud basieren.
Führende Kunden setzen auf generative KI
- Wendy's testet die generative KI von Google Cloud, um eine automatisierte und effiziente Drive-in-Umgebung zu schaffen.
Lesezeit: 3 Minuten
- Priceline wird die Reiseplanung und Hotelbuchung für Kunden optimieren, ebenso wie die Erstellung von Kampagnen und Entwicklerproduktivität für Mitarbeiter.
Lesezeit: 4 Minuten
- GE Appliances bietet Nutzern die Möglichkeit, mit Flavorly™ AI von Vertex AI benutzerdefinierte Rezepte basierend auf den Lebensmitteln in ihrer Küche zu erstellen.
Lesezeit: 3 Minuten
- UKG nutzt generative KI, um Mitarbeitern relevantere Geschäftseinblicke zur Verfügung zu stellen und Führungskräften dabei zu helfen, ihre Teams effektiver zu verwalten.
Lesezeit: 3 Minuten
- eDreams nutzt die generative KI von Google Cloud, um Reisebuchungen zu personalisieren und zu beschleunigen.
Lesezeit: 5 Minuten
- PhotoRoom erhöht die Geschwindigkeit der Inhaltsübermittlung für Kunden mit der Google Cloud-Infrastruktur.
Lesezeit: 4 Minuten
- Character.AI nutzt die generative KI-Infrastruktur von Google Cloud, um neue konversationelle KI-Features schneller bereitzustellen.
Lesezeit: 3 Minuten
- Anthropic trainiert LLMs und versorgt den Language Model-Assistenten mit der Google Cloud-Infrastruktur.
Lesezeit: 3 Minuten
- Cohere beschleunigt das LLM-Training mit Google Cloud TPUs, um Entwicklern größere und genauere LLMs bereitzustellen.
Lesezeit: 3 Minuten
- AI21 Labs nutzt die Google Cloud-Infrastruktur, um das Modelltraining und die Inferenz zu beschleunigen.
Lesezeit: 4 Minuten
- Mit Snorkel AI und Vertex AI können Unternehmen wichtige Informationen aus komplexen Dokumenten extrahieren.
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Die Welt der generativen KI entdecken
Wir hatten erwartet, dass es mindestens zwölf Monate dauern würde, Modelle aus den öffentlichen Daten einer Person zu erstellen und zu trainieren. Erst dann könnten wir Fragen stellen wie „Was ist dieser Person am wichtigsten?“ oder "Wann und wie kann man diesem potenziellen Kunden am besten eine Vorstellung geben, auf die sie reagiert?“ Mit Enterprise Search und Gen App Builder konnten wir dies in weniger als einem Monat erreichen.
Betsy Bilhorn, Mitgründerin von Trender.ai
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