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为什么采用GenAI如此困难

在ChatGPT推出一年多后,公司在首次考虑这项技术时仍然面临着同样的问题:他们实际上是如何将其投入商业使用的?许多公司只是发现,像LLM这样的生成性人工智能工具虽然令人印象深刻,但并不是即插即用的。在考虑是否以及如何使用这些工具时,公司应该考虑一些建议:1)选择性能而非新颖性,2)将GenAI与矢量数据库等工具相结合,3)永远不要忘记循环中的人,4)跟踪你的数据,5)有现实的期望。

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如果你在人工智能上的投资比人多,那你就错了

生成型人工智能有能力重塑组织的方方面面。公司正在意识到其潜力,但在将其下一代人工智能战略从“展示前景”转变为“盈利”之前,他们需要回答几个与技术相关的问题:我是否拥有适合我的行业和职能的LLM;我的数据基础是否足够严谨,足以支持它;我有合适的企业架构来充分利用新的或不断变化的模型吗?

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超越炒作:领导力与实现人工智能潜力的努力

人工智能泡沫正在破灭吗?我最近与大型企业首席执行官和商业领袖的对话标志着从过高的希望转向更务实的前进道路。上周,The Information聚焦了这一变化:他们的文章《生成式人工智能提供商悄悄降低预期》讨论了围绕人工智能的叙事中微妙但重要的转变——从无限的热情到对短期影响的更为谨慎的预期。这是我最近在与从硅谷到班加罗尔的科技公司的会议上悄悄表达的一种情绪。

欧盟通过全球首个人工智能综合法规

2024年3月13日,欧洲议会通过了备受期待的《欧洲人工智能法案》,这是首次在全球范围内对人工智能进行全面监管。《人工智能法案》正式名称为《欧洲议会和理事会制定人工智能统一规则的条例提案》,概述了人工智能的广泛监管框架,并于2021年4月由欧盟委员会首次提出。自那以后,该立法经过了一轮又一轮的修订,最终版本将在《欧盟官方公报》发表后三十(30)天生效,不同条款的遵守期限错开。

【人工智能合规】公司推出人工智能、生成人工智能模型必须获得MeitY批准

在周五晚些时候发出的咨询中,信息技术部还表示,此类平台在印度运营必须明确寻求政府的许可,并且必须提供免责声明和披露其正在测试的平台。