循这些提示应该可以帮助您

jakir08

团队和数据平台团队在 环境中运行。短发布周期和简化的生产路径是软件交付快速实验的关键。应用 Accelerate 的 4 个关键指标来监控数据产品团队的绩效。遵达到一定的成熟度。数据网格在组织模型中的早期调整不一定会造成破坏。一个小团队就足以开始。生成式人工智能的未来是专业化的，而不是通用化的 博客 机器学习和人工智能生成式人工智能博客 经过 肯·穆格拉格 发布日期近几个月来，围绕生成人工智能的炒作伴随着对所谓危险的同样强烈的焦虑，只要看看 公开信就知道了呼吁暂停人工智能实验。这种混乱可能会让我们忽视更直接的风险，例如可持续性和偏见，并使我们无法理解这些系统的真正价值：不是作为多面手的聊天机器人，而是作为一类可以应用于专门领域并提供新颖的工具。查找和探索高度具体信息的方法。 这并不奇怪。有消息称多家公司已开发ChatGPT插件清楚地表明了它可能采取的方向。

您不会要求“主流”聊天机器人为您做所有事情，但例如，如果您是 Expedia，能够为客户提供一种简单的方式来组织他们的旅行计划，肯定会给您在市场中带来优势。信息的发现是如此重要。 这是否真的会转化为“时刻”或对谷歌搜索的严重威胁目前尚不清楚；尽管它可能会改变用户的行为和期望，但首先，组织将推动采用经过大型语言模型训练的工具来从自 中国海外英国号码数据 己的数据和服务中学习。 最终，这是关键：当今生成式人工智能的重要性和价值实际上并不是社会或行业层面转 型的问题，而是它如何开辟与大量数据和复杂数据交互的新方式的问题。信息。  显然意识到了这一点，并意识到了其中的商机：尽管参与 插件计划的组织名单很少，但 已经开放了一个等待名单，公司可以在其中注册以获得插件的访问权限。在接下来的几个月里，我们无疑将看到 的生成式人工智能系统支持的许多新产品和接口。



虽然人们很容易陷入将 视为这项技术的唯一保管人、将ChatGPT视为典型的生成式 AI 工具的陷阱，但幸运的是，这远非事实。你不需要报名参加等候名单，也不需要有大量的钱可以捐给萨姆·奥尔特曼；相反，您可以自己举办 MLG。 这是我们在 开始看到的。在最新一卷《技术雷达》中，我们将其描述为对当今行业中使用的技术、平台、语言和工具的意见的指南，我们确定了一系列相互关联的工具和实践，这些工具和实践表明生成式的未来人工智能是专业化的，与人们基于广泛对话所相信的相反。 不幸的是，我们相信许多商业和技术领导者尚未认识到这一点。业界的注意力一直集中在 上，这意味着以  等项目为代表的新兴工具生态系统，以及它们可以促进的更多 DIY 方法，到目前为止在某种程度上一直被忽视。