人工智能解决方案：开创产业转型的未来

利用网格动态和谷歌云推动企业人工智能的未来

生成性人工智能正在改变企业，推动创造力、成本效率和卓越运营。然而，“AI鸿沟”——开发和部署之间的鸿沟——经常阻碍其充分发挥潜力。Grid Dynamics与谷歌云（Google Cloud）合作，弥合了这一差距，通过谷歌顶点人工智能（Google Vertex AI）提供尖端的生成性人工智能解决方案。

从流行语到商业现实：生成性人工智能准备的行业框架

当你开始进入生成性人工智能的旅程，并考虑支持特定项目所需的工具时，第一步是为成功奠定基础。这本电子书探讨了生成性人工智能如何造福各个行业，包括制药、零售、制造、金融服务、保险和其他行业，并提供了关于成功设置、识别生产就绪用例、规划未来以及理解与生成性人工智识相关的潜在风险的见解。

生成人工智能在行动：价值驱动的转型技术

在这篇由人工智能专家Naresh Rajendra Shah撰写的白皮书中，探讨了在先进的无监督学习技术的驱动下，生成性人工智能是如何改变各种行业的。深入研究生成性人工智能的核心原理和最新进展，发现其跨行业的不同应用，深入了解负责任的实施，并获得一个全面的路线图，以便将生成性人工智无缝集成到您的业务运营中。

用产生式人工智能革新产品可视化

人工智能的进步，尤其是在像DALL-E和Stable Diffusion这样的文本到图像模型方面，通过使艺术家和设计师能够快速生成令人惊叹的视觉效果，正在重塑创意过程。然而，生成性人工智能的影响超越了创意领域，有望彻底改变网上购物。在这篇文章中，我们深入研究了文本到图像生成模型的实际应用，强调了品牌如何利用这项技术进行内容创建和产品可视化。

利用生成性人工智能最大化电子商务潜力

生成性人工智能通过增强内容创建、产品可视化、个性化和商品化正在重塑数字商务。在这个博客中，我们讨论了生成性人工智能如何提供定制体验、简化操作和提高参与度——从生成真实的产品预览和在各种场景中重新控制产品，到简化产品属性和创建优化的SEO元数据。

推动全渠道数字零售未来的8大趋势和技术

虽然生成性人工智能引领了2023年的技术趋势，但并非只有它一家。零售商和品牌应优先考虑使用一流的客户旅程个性化工具创建强大的可组合商业生态系统，以在未来充分利用Generative AI的潜力。深入研究我们最新的白皮书，探索2023年推动数字商务发展的8大趋势，特别强调生成人工智能和可组合商务战略。

探索生成性人工智能在制造业中的变革影响

本白皮书探讨了生成性人工智能如何革命性地改变制造业，强调了其在数据驱动决策、以客户为中心、敏捷性和适应性方面的作用。生成性人工智能释放了自动化以外的数据潜力，为产品开发、设计、制造、供应链管理和销售提供洞察力，使制造商能够创造新的价值流并超越客户期望。

生成性人工智能如何提高B2C制造和零售业的客户参与度

有效的营销和一流的客户服务对于将产品与消费者联系起来、影响制造业和零售业的销售至关重要。生成性人工智能和大型语言模型在提供个性化体验以应对当今竞争激烈的市场挑战方面前景广阔。在这个博客中，学习如何利用强大的数据驱动方法来利用B2C的生成性AI。

利用生成性人工智能转变产品设计流程和个性化服务

传统的产品设计错综复杂，充满了挑战，比如平衡创造力和实用性，在时间限制内进行有限的设计探索，以及建模和原型制作的高成本。在本博客中，我们将探讨我们的Generative AI产品设计入门套件如何为这些问题提供变革性的解决方案。

P&C保险行业监管合规的生成性人工智能

创新在金融服务业，尤其是银行业和财富管理业中不是一种奢侈，而是一种必要，因为它直接影响员工满意度和客户忠诚度。探索生成性人工智能如何改变这些行业，从对话助理到高级分析和代码现代化，提升整个金融行业的客户满意度和员工体验。

制药和生命科学中的生成性人工智能：实用应用和结果

制药和生命科学部门正在迎接生物医学数据激增带来的数字进步。这些数据，包括遗传信息和医疗记录，为创新提供了前所未有的机会。然而，弥合数据视距差距仍然是一个挑战。从弥合临床试验差距和重塑药物研发到革命性和解锁个性化药物，在本白皮书中，我们将探索Generative AI如何改变制药行业。

多模式生物医学人工智能：在制药、医疗技术和医疗保健中的应用和挑战

最近人工智能的生成性进展，再加上多模态生物医学数据的涌入，正在提高我们对人类健康的理解。本白皮书探讨了多模式人工智能在医疗、制药和医疗技术中的影响，包括其在临床试验、远程监测、大流行监测、数字孪生技术、虚拟健康助理和个性化医学中的应用。

基于云的汽车体验工程如何确保集成的生态系统实现卓越的驾驶体验

了解汽车制造商如何通过利用物联网和云解决方案进行全面数据收集和分析来增强其工程能力。这种数据驱动的方法允许优化软件、个性化订阅计划、内部机器学习和生成性人工智能开发，在维护控制和数据安全的同时促进安全性和定制。

评估GenAI对企业软件开发的影响

Grid Dynamics在近50名工程师的反馈支持下进行了深入分析，量化了GenAI工具在不同软件开发任务和项目中提供的性能改进。本白皮书深入探讨了采用GenAI的实际好处和战略机遇，为其在各种开发任务和项目场景中的应用提供了具体见解。