Apakah Syarikat AI?

Apakah Syarikat AI?

Jawapan ringkas: Syarikat AI ialah syarikat yang produk terasnya, nilai atau kelebihan daya saingnya bergantung pada AI - jika AI dihapuskan, tawarannya akan runtuh atau menjadi lebih teruk secara mendadak. Jika AI gagal esok dan anda masih boleh menyampaikannya dengan hamparan atau perisian asas, kemungkinan besar anda didayakan AI, bukan berasaskan AI. Syarikat AI sebenar membezakannya melalui data, penilaian, penggunaan dan gelung iterasi yang ketat.

Kesimpulan utama:

Kebergantungan teras : Jika penyingkiran AI merosakkan produk, anda sedang mencari syarikat AI.

Ujian mudah : Jika anda boleh berjalan terhincut-hincut tanpa AI, anda mungkin didayakan AI.

Isyarat operasi : Pasukan yang membincangkan hanyutan, set penilaian, kependaman dan mod kegagalan cenderung melakukan kerja keras.

Rintangan penyalahgunaan : Bina pagar pengadang, pemantauan dan pelan undur apabila model gagal.

Ketekunan pembeli : Elakkan pembasuhan AI dengan mekanisme, metrik dan tadbir urus data yang jelas dan mendesak.

Apakah Syarikat AI? Infografik

"Syarikat AI" dilontarkan begitu bebas sehingga berisiko membawa maksud yang besar dan tidak bermakna sekaligus. Sebuah syarikat baharu mendakwa status AI kerana ia menambah kotak autolengkap. Sebuah lagi syarikat melatih model, membina perkakas, menghantar produk dan menggunakan persekitaran pengeluaran... dan masih digabungkan ke dalam baldi yang sama.

Jadi label tersebut memerlukan aspek yang lebih tajam. Perbezaan antara perniagaan natif AI dan perniagaan standard dengan sedikit pembelajaran mesin akan muncul dengan cepat sebaik sahaja anda tahu apa yang perlu dicari.

Artikel yang mungkin anda ingin baca selepas ini:

🔗 Cara peningkatan AI berfungsi
Ketahui cara model menambah perincian untuk membesarkan imej dengan kemas.

🔗 Rupa kod AI
Lihat contoh kod yang dijana dan bagaimana ia distrukturkan.

🔗 Apakah algoritma AI?
Fahami algoritma yang membantu AI belajar, meramalkan dan mengoptimumkan.

🔗 Apakah prapemprosesan AI?
Temui langkah-langkah yang membersihkan, melabel dan memformat data untuk latihan.

Apa itu Syarikat AI: definisi bersih yang kekal ✅

Definisi praktikal:

Syarikat AI ialah perniagaan yang produk teras, nilai atau kelebihan daya saingnya bergantung pada kecerdasan buatan - bermakna jika anda mengalih keluar AI, "benda" syarikat itu akan runtuh atau menjadi lebih teruk secara mendadak. ( OECD , NIST AI RMF )

Bukan “kami pernah menggunakan AI dalam hackathon.” Bukan “kami telah menambah chatbot pada halaman hubungan.” Lebih seperti:

  • Produk ini merupakan sistem AI (atau dikuasakan oleh satu hujung ke hujung) ( OECD )

  • Kelebihan syarikat datang daripada model, data, penilaian dan lelaran ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure )

  • AI bukanlah satu ciri - ia adalah enjin 🧠⚙️

Berikut adalah pemeriksaan usus yang mudah:

Bayangkan AI akan gagal esok. Jika pelanggan masih membayar anda dan anda hanya perlu menggunakan hamparan atau perisian asas, kemungkinan besar anda didayakan AI, bukan berasaskan AI.

Dan ya, ada kawasan tengah yang kabur. Seperti gambar yang diambil melalui tingkap yang berkabus... bukan metafora yang bagus, tetapi anda faham maksudnya 😄

Perbezaan "syarikat AI" vs "syarikat yang didayakan AI" (bahagian ini menjimatkan hujah) 🥊

Kebanyakan perniagaan moden menggunakan beberapa bentuk AI. Itu sahaja tidak menjadikan mereka sebuah syarikat AI. ( OECD )

Biasanya syarikat AI:

  • Menjual keupayaan AI secara langsung (model, juruterbang bersama, automasi pintar)

  • Membina sistem AI proprietari sebagai produk teras

  • Mempunyai kejuruteraan, penilaian dan penggunaan AI yang serius sebagai fungsi teras ( Google Cloud MLOps )

  • Belajar daripada data secara berterusan dan meningkatkan prestasi sebagai metrik utama 📈 ( Kertas Putih Google MLOps )

Biasanya syarikat yang didayakan AI:

  • Menggunakan AI secara dalaman untuk mengurangkan kos, mempercepat aliran kerja atau meningkatkan penyasaran

  • Masih menjual sesuatu yang lain (barangan runcit, perkhidmatan perbankan, logistik, media, dll.)

  • Boleh menggantikan AI dengan perisian tradisional dan masih "menjadi dirinya sendiri"

Contoh (sengaja dilakukan secara generik, kerana perdebatan jenama adalah hobi bagi sesetengah orang):

  • Sebuah bank menggunakan AI untuk pengesanan penipuan - didayakan AI

  • Peruncit yang menggunakan AI untuk ramalan inventori - didayakan AI

  • Syarikat yang produknya merupakan ejen sokongan pelanggan AI - kemungkinan besar syarikat AI

  • Platform yang menjual alat pemantauan, penilaian dan penggunaan model - syarikat AI (infrastruktur) ( Google Cloud MLOps )

Jadi ya… doktor gigi anda mungkin menggunakan AI untuk menjadualkan peringatan. Itu tidak menjadikan mereka sebuah syarikat AI 😬🦷

Apa yang menjadikan versi syarikat AI yang baik 🏗️

Tidak semua syarikat AI dibina dengan cara yang sama, dan sesetengahnya, sebenarnya, kebanyakannya mempunyai suasana dan modal teroka. syarikat AI yang baik

  • Pemilikan masalah yang jelas : mereka menyelesaikan masalah tertentu, bukan "AI untuk semuanya"

  • Hasil yang boleh diukur : ketepatan, penjimatan masa, pengurangan kos, kurang ralat, penukaran yang lebih tinggi - pilih sesuatu dan jejakinya ( NIST AI RMF )

  • Disiplin data : kualiti data, kebenaran, tadbir urus dan gelung maklum balas bukanlah pilihan ( NIST AI RMF )

  • Budaya penilaian : mereka menguji model seperti orang dewasa - dengan penanda aras, kes pinggir dan pemantauan 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Realiti penggunaan : sistem berfungsi dalam keadaan harian yang tidak kemas, bukan sahaja dalam demo

  • Kelebihan yang boleh dipertahankan : data domain, pengedaran, penyepaduan aliran kerja atau perkakas proprietari (bukan sekadar "kami panggil API")

Satu petanda yang mengejutkan:

  • Jika sesebuah pasukan bercakap tentang kependaman, hanyutan, set penilaian, halusinasi dan mod kegagalan , mereka mungkin melakukan kerja AI sebenar. ( IBM - Hanyutan model , OpenAI - halusinasi , Google Cloud MLOps )

  • Jika mereka kebanyakannya bercakap tentang "merevolusikan sinergi dengan getaran pintar," nah... anda tahu bagaimana keadaannya 😅

Jadual Perbandingan: "jenis" syarikat AI biasa dan apa yang mereka jual 📊🤝

Di bawah ialah jadual perbandingan ringkas yang sedikit tidak sempurna (seperti perniagaan harian). Harga adalah "gaya penetapan harga biasa", bukan nombor yang tepat, kerana ia sangat berbeza.

Pilihan / “Jenis” Khalayak terbaik Harga (biasa-biasa sahaja) Mengapa ia berkesan
Pembina Model Asas Pembangun, perusahaan, semua orang… agak Kontrak besar berasaskan penggunaan Model umum yang kukuh menjadi platform - lapisan "seperti sistem pengendalian" ( harga API OpenAI )
Aplikasi AI Menegak (perundangan, perubatan, kewangan, dll.) Pasukan dengan aliran kerja tertentu Harga langganan + tempat duduk Kekangan domain mengurangkan huru-hara; ketepatan boleh melonjak (apabila dilakukan dengan betul)
Pembantu Juruterbang AI untuk Kerja Pengetahuan Jualan, sokongan, penganalisis, operasi Setiap pengguna setiap bulan Menjimatkan masa dengan cepat, disepadukan ke dalam alatan harian… mudah digunakan apabila ia bagus ( harga Microsoft 365 Copilot )
Platform MLOps / Operasi Model Pasukan AI dalam pengeluaran Kontrak perusahaan (kadang-kadang menyakitkan) Pemantauan, penggunaan, tadbir urus - tidak menarik tetapi penting ( Google Cloud MLOps )
Syarikat Data + Pelabelan Pembina model, perusahaan Setiap tugas, setiap label, campuran Data yang lebih baik mengatasi "model yang lebih mewah" secara mengejutkan selalunya ( MIT Sloan / Andrew Ng mengenai AI yang berpusatkan data )
Edge AI / AI pada peranti Perkakasan + IoT, organisasi yang mementingkan privasi Setiap peranti, pelesenan Latensi rendah + privasi; juga berfungsi di luar talian (perjanjian besar) ( NVIDIA , IBM )
Perundingan / Penyepadu AI Organisasi bukan asli AI Berasaskan projek, retainer Bergerak lebih pantas daripada pengambilan pekerja dalaman - tetapi bergantung pada bakat, dalam praktiknya
Penilaian / Peralatan Keselamatan Model penghantaran pasukan Langganan berperingkat Membantu mengelakkan kegagalan senyap - dan ya, itu sangat penting ( NIST AI RMF , OpenAI - halusinasi )

Perhatikan sesuatu. "Syarikat AI" boleh bermaksud perniagaan yang sangat berbeza. Ada yang menjual model. Ada yang menjual penyodok untuk pembina model. Ada yang menjual produk siap. Label yang sama, realiti yang sama sekali berbeza.

Arketipe utama syarikat AI (dan apa yang mereka silap) 🧩

Mari kita teliti lebih mendalam, kerana di sinilah orang ramai boleh tersandung.

1) Syarikat yang mengutamakan model 🧠

Model-model ini dibina atau diperhalusi. Kekuatannya biasanya:

  • bakat penyelidikan

  • pengoptimuman pengiraan

  • gelung penilaian dan iterasi

  • infrastruktur perkhidmatan berprestasi tinggi ( Kertas Putih Google MLOps )

Perangkap biasa:

  • Mereka menganggap "model yang lebih baik" secara automatik bersamaan dengan "produk yang lebih baik."
    Tetapi sebenarnya tidak. Pengguna tidak membeli model, mereka membeli hasil.

2) Syarikat AI yang mengutamakan produk 🧰

Ini membenamkan AI di dalam aliran kerja. Ia menang melalui:

  • pengedaran

  • UX dan integrasi

  • gelung maklum balas yang kuat

  • kebolehpercayaan lebih daripada kecerdasan mentah

Perangkap biasa:

  • Mereka memandang rendah tingkah laku model di alam liar. Pengguna sebenar akan merosakkan sistem anda dengan cara yang baharu dan kreatif. Setiap hari.

3) Syarikat AI Infrastruktur ⚙️

Fikirkan pemantauan, penggunaan, tadbir urus, penilaian, pengaturan. Mereka menang melalui:

Perangkap biasa:

  • Mereka membina untuk pasukan yang lebih maju dan mengabaikan orang lain, kemudian tertanya-tanya mengapa penerimaannya perlahan.

4) Syarikat AI yang berpusatkan data 🗂️

Ini memberi tumpuan kepada saluran data, pelabelan, data sintetik dan tadbir urus data. Ia berjaya melalui:

Perangkap biasa:

  • Mereka menjual secara berlebihan “data menyelesaikan segalanya.” Data memang berkuasa, tetapi anda masih memerlukan pemodelan yang baik dan pemikiran produk yang kukuh.

Apa yang ada di dalam syarikat AI di bawah hud: susunannya, secara kasarnya 🧱

Jika anda mengintai di sebalik tabir, kebanyakan syarikat AI sebenar berkongsi struktur dalaman yang serupa. Tidak selalu, tetapi selalunya.

Lapisan data 📥

  • pengumpulan dan pengambilan

  • pelabelan atau penyeliaan yang lemah

  • privasi, kebenaran, pengekalan

  • gelung maklum balas (pembetulan pengguna, hasil, semakan manusia) ( NIST AI RMF )

Lapisan model 🧠

Lapisan produk 🧑💻

  • UX yang mengendalikan ketidakpastian (isyarat keyakinan, keadaan "ulasan")

  • pagar pengadang (polisi, penolakan, penyiapan selamat) ( NIST AI RMF )

  • penyepaduan aliran kerja (e-mel, CRM, dokumen, penjualan tiket, dll.)

Lapisan operasi 🛠️

Dan bahagian yang tiada siapa yang mengiklankan:

  • proses manusia - pengulas, peningkatan, QA dan saluran maklum balas pelanggan.
    AI bukanlah "menetapkan dan melupakannya". Ia lebih seperti berkebun. Atau seperti memiliki rakun peliharaan. Ia boleh menjadi comel, tetapi ia pasti akan merosakkan dapur anda jika anda tidak memerhati 😬🦝

Model perniagaan: bagaimana syarikat AI menjana wang 💸

Syarikat AI cenderung untuk tergolong dalam beberapa bentuk pengewangan yang biasa:

  • Berasaskan penggunaan (setiap permintaan, setiap token, setiap minit, setiap imej, setiap tugas) ( harga API OpenAI , OpenAI - token )

  • Langganan berasaskan tempat duduk (setiap pengguna sebulan) ( Harga Microsoft 365 Copilot )

  • Penetapan harga berasaskan hasil (jarang berlaku, tetapi berkesan - dibayar setiap penukaran atau tiket yang diselesaikan)

  • Kontrak perusahaan (sokongan, pematuhan, SLA, pelaksanaan tersuai)

  • Pelesenan (pada peranti, terbenam, gaya OEM) ( NVIDIA )

Ketegangan yang dihadapi oleh banyak syarikat AI:

  • Pelanggan mahukan perbelanjaan yang boleh diramal 😌

  • Kos AI boleh berubah-ubah mengikut penggunaan dan pilihan model 😵

Jadi syarikat AI yang baik menjadi sangat mahir dalam:

  • tugas penghalaan kepada model yang lebih murah apabila boleh

  • hasil caching

  • permintaan pengelompokan

  • mengawal saiz konteks

  • mereka bentuk UX yang menghalang "lingkaran gesaan tak terhingga" (kita semua pernah melakukannya…)

Persoalan utama: apa yang menjadikan syarikat AI boleh dipertahankan 🏰

Ini bahagian yang pedas. Ramai orang menganggap perkara yang paling penting ialah “model kami lebih baik.” Kadangkala memang begitu, tetapi selalunya… tidak.

Kelebihan pertahanan biasa:

  • Data proprietari (terutamanya khusus domain)

  • Pengedaran (tertanam dalam aliran kerja yang telah digunakan oleh pengguna)

  • Kos pertukaran (integrasi, perubahan proses, tabiat pasukan)

  • Kepercayaan jenama (terutamanya untuk domain berisiko tinggi)

  • Kecemerlangan operasi (penghantaran AI yang boleh dipercayai pada skala besar adalah sukar) ( Google Cloud MLOps )

  • Sistem manusia-dalam-gelung (penyelesaian hibrid boleh mengatasi automasi tulen) ( NIST AI RMF , Akta AI EU - pengawasan manusia (Perkara 14) )

Satu kebenaran yang agak tidak menyenangkan:
Dua syarikat boleh menggunakan model asas yang sama dan masih mempunyai hasil yang sangat berbeza. Perbezaannya biasanya terletak pada segala-galanya di sekitar model - reka bentuk produk, penilaian, gelung data dan cara mereka mengendalikan kegagalan.

Cara mengenal pasti pencucian AI (juga dikenali sebagai “kami menambah kilauan dan memanggilnya kecerdasan”) 🚩

Jika anda menilai syarikat AI yang sedia ada, perhatikan tanda-tanda bahaya ini:

  • Tiada keupayaan AI yang jelas diterangkan : banyak pemasaran, tiada mekanisme

  • Demo sihir : demo yang mengagumkan, tiada sebutan tentang kes tepi

  • Tiada cerita penilaian : mereka tidak dapat menjelaskan bagaimana mereka menguji kebolehpercayaan ( Google Cloud MLOps )

  • Jawapan data beralun tangan : tidak jelas dari mana data datang atau bagaimana ia ditadbir ( NIST AI RMF )

  • Tiada rancangan untuk pemantauan : mereka bertindak seperti model tidak hanyut ( IBM - Model drift )

  • Mereka tidak dapat menjelaskan mod kegagalan : semuanya "hampir sempurna" (tiada apa-apa) ( OpenAI - halusinasi )

Bendera hijau (sebaliknya yang menenangkan) ✅:

Jika anda sedang membinanya: senarai semak praktikal untuk menjadi sebuah syarikat AI 🧠📝

Jika anda cuba beralih daripada "berdaya AI" kepada "syarikat AI", berikut ialah laluan yang boleh dilaksanakan:

  • Mulakan dengan satu aliran kerja yang menyakitkan hati orang ramai sehingga mereka sanggup membayar untuk membaikinya

  • Hasil instrumen lebih awal (sebelum anda membuat skala)

  • Bina set penilaian daripada kes pengguna sebenar ( Google Cloud MLOps )

  • Tambah gelung maklum balas dari hari pertama

  • Jadikan pagar pengadang sebagai sebahagian daripada reka bentuk, bukan sekadar perkara sampingan ( NIST AI RMF )

  • Jangan bina terlalu banyak - hantar baji sempit yang boleh dipercayai

  • Layan penggunaan seperti produk, bukan langkah terakhir ( Google Cloud MLOps )

Juga, nasihat yang berlawanan dengan intuisi yang berkesan:

  • Luangkan lebih banyak masa untuk memikirkan apa yang berlaku apabila AI salah berbanding apabila ia betul.
    Di situlah kepercayaan dimenangi atau hilang. ( NIST AI RMF )

Ringkasan penutup 🧠✨

Jadi… apa itu syarikat AI adalah ringkasannya:

Ia adalah syarikat yang menggunakan AI sebagai enjin , bukan hiasan. Jika anda mengalih keluar AI dan produk tersebut tidak lagi masuk akal (atau hilang kelebihannya), anda mungkin sedang mencari syarikat AI yang sebenar. Jika AI hanyalah satu alat antara banyak alat, adalah lebih tepat untuk memanggilnya didayakan AI.

Dan kedua-duanya baik-baik saja. Dunia memerlukan kedua-duanya. Tetapi label itu penting apabila anda melabur, mengupah, membeli perisian atau cuba memikirkan sama ada anda sedang dijual robot atau potongan kadbod dengan mata googly 🤖👀

Soalan Lazim

Apakah yang dikira sebagai syarikat AI berbanding syarikat yang didayakan AI?

Syarikat AI ialah syarikat yang produk teras, nilai atau kelebihan daya saingnya bergantung pada AI - jika AI dihapuskan, tawarannya akan runtuh atau menjadi lebih teruk secara mendadak. Syarikat yang didayakan AI menggunakan AI untuk mengukuhkan operasi (seperti ramalan atau pengesanan penipuan) tetapi masih menjual sesuatu yang pada asasnya bukan AI. Satu ujian mudah: jika AI gagal esok dan anda masih boleh berfungsi dengan perisian asas, kemungkinan besar anda didayakan AI.

Bagaimanakah saya boleh mengetahui dengan cepat sama ada sesebuah perniagaan itu benar-benar sebuah syarikat AI?

Pertimbangkan apa yang berlaku jika AI berhenti berfungsi. Jika pelanggan masih membayar dan perniagaan boleh terbantut dengan hamparan atau perisian tradisional, ia mungkin bukan berasaskan AI. Syarikat AI sebenar juga cenderung untuk bercakap dalam istilah operasi yang konkrit: set penilaian, latensi, hanyutan, halusinasi, pemantauan dan mod kegagalan. Jika semuanya pemasaran dan tiada mekanisme, itu adalah tanda amaran.

Adakah anda perlu melatih model anda sendiri untuk menjadi syarikat AI?

Tidak. Banyak syarikat AI membina produk yang kukuh di atas model sedia ada dan masih layak sebagai AI-natif sedangkan AI merupakan enjin produk. Apa yang penting ialah sama ada model, data, penilaian dan gelung lelaran memacu prestasi dan pembezaan. Data proprietari, penyepaduan aliran kerja dan penilaian yang teliti boleh mencipta kelebihan yang tulen walaupun tanpa latihan dari awal.

Apakah jenis utama syarikat AI, dan apakah perbezaannya?

Jenis biasa termasuk pembina model asas, aplikasi AI menegak (seperti alat perundangan atau perubatan), juruterbang bersama untuk kerja pengetahuan, platform MLOp/operasi model, perniagaan data dan pelabelan, AI pinggir/pada peranti, perundingan/penyepadu dan penyedia alat penilaian/keselamatan. Kesemuanya boleh menjadi "syarikat AI", tetapi mereka menjual perkara yang sangat berbeza: model, produk siap atau infrastruktur yang menjadikan AI pengeluaran andal dan boleh ditadbir.

Seperti apakah susunan syarikat AI biasa di bawah hud?

Banyak syarikat AI berkongsi susunan kasar: lapisan data (pengumpulan, pelabelan, tadbir urus, gelung maklum balas), lapisan model (pemilihan model asas, penalaan halus, carian RAG/vektor, suit penilaian), lapisan produk (UX untuk ketidakpastian, penghadang, penyepaduan aliran kerja) dan lapisan operasi (pemantauan untuk hanyutan, tindak balas insiden, kawalan kos, audit). Proses manusia - pengulas, peningkatan, QA - selalunya merupakan tulang belakang yang tidak glamor.

Metrik apakah yang menunjukkan syarikat AI melakukan "kerja sebenar", bukan sekadar demo?

Isyarat yang lebih kuat ialah hasil yang boleh diukur yang terikat dengan produk: ketepatan, penjimatan masa, pengurangan kos, kurang ralat atau penukaran yang lebih tinggi - digandingkan dengan kaedah yang jelas untuk menilai dan memantau metrik tersebut. Pasukan sebenar membina penanda aras, menguji kes pinggir dan menjejak prestasi selepas penggunaan. Mereka juga merancang apabila model salah, bukan hanya apabila ia betul, kerana kepercayaan bergantung pada pengendalian kegagalan.

Bagaimanakah syarikat AI biasanya menjana wang, dan apakah perangkap harga yang perlu diperhatikan oleh pembeli?

Model biasa termasuk penetapan harga berasaskan penggunaan (setiap permintaan/token/tugas), langganan berasaskan tempat duduk, penetapan harga berasaskan hasil (lebih jarang), kontrak perusahaan dengan SLA dan pelesenan untuk AI terbenam atau pada peranti. Ketegangan utama ialah kebolehramalan: pelanggan mahukan perbelanjaan yang stabil manakala kos AI boleh berubah mengikut penggunaan dan pilihan model. Vendor yang kukuh menguruskannya dengan penghalaan kepada model yang lebih murah, penyimpanan dalam cache, pengelompokan dan mengawal saiz konteks.

Apakah yang menjadikan syarikat AI boleh dipertahankan jika semua orang boleh menggunakan model yang serupa?

Selalunya parit bukan sekadar "model yang lebih baik." Pertahanan boleh datang daripada data domain proprietari, pengedaran dalam aliran kerja yang telah didiami pengguna, penukaran kos daripada integrasi dan tabiat, kepercayaan jenama dalam bidang yang berisiko tinggi dan kecemerlangan operasi dalam penghantaran AI yang andal. Sistem manusia-dalam-gelung juga boleh mengatasi prestasi automasi tulen. Dua pasukan boleh menggunakan model yang sama dan mendapatkan hasil yang sangat berbeza berdasarkan segala-galanya di sekelilingnya.

Bagaimanakah saya dapat mengenal pasti AI-washing semasa menilai vendor atau syarikat baharu?

Perhatikan dakwaan samar-samar tanpa keupayaan AI yang jelas, "keajaiban demo" tanpa kes kelebihan dan ketidakupayaan untuk menjelaskan penilaian, tadbir urus data, pemantauan atau mod kegagalan. Dakwaan yang terlalu yakin seperti "hampir sempurna" adalah satu lagi tanda amaran. Bendera hijau termasuk pengukuran yang telus, batasan yang jelas, pelan pemantauan untuk hanyutan dan semakan manusia atau laluan peningkatan yang jelas. Syarikat yang boleh mengatakan "kami tidak berbuat demikian" selalunya lebih dipercayai daripada syarikat yang menjanjikan segala-galanya.

Rujukan

  1. OECD - oecd.ai

  2. OECD - oecd.org

  3. Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. Buku Panduan Rangka Kerja Pengurusan Risiko NIST AI (AI RMF) - Ukuran - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Saluran penghantaran dan automasi berterusan dalam pembelajaran mesin - google.com

  6. Google - Panduan Pengamal untuk MLOps (Kertas Putih) - google.com

  7. Google Cloud - Apakah itu MLOps? - google.com

  8. Datadog - amalan terbaik rangka kerja penilaian LLM - datadoghq.com

  9. IBM - Hanyutan model - ibm.com

  10. OpenAI - Mengapa model bahasa berhalusinasi - openai.com

  11. OpenAI - harga API - openai.com

  12. Pusat Bantuan OpenAI - Apakah itu token dan cara mengiranya - openai.com

  13. Microsoft - Harga Microsoft 365 Copilot - microsoft.com

  14. Sekolah Pengurusan MIT Sloan - Mengapa sudah tiba masanya untuk kecerdasan buatan yang berpusatkan data - mit.edu

  15. NVIDIA - Apakah itu edge AI? - nvidia.com

  16. IBM - Edge vs. awan AI - ibm.com

  17. Uber - Meningkatkan piawaian keselamatan penggunaan model ML - uber.com

  18. Organisasi Antarabangsa untuk Standardisasi (ISO) - Gambaran keseluruhan ISO/IEC 42001 - iso.org

  19. arXiv - Penjanaan Tambahan Pengambilan untuk Tugasan NLP Intensif Pengetahuan (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Carian vektor - oracle.com

  21. Akta Kecerdasan Buatan (EU) - Pengawasan manusia (Perkara 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. Suruhanjaya Eropah - Rangka kerja kawal selia mengenai AI (Gambaran keseluruhan Akta AI) - europa.eu

  23. YouTube - youtube.com

  24. Kedai Pembantu AI - Cara peningkatan penskalaan AI berfungsi - aiassistantstore.com

  25. Kedai Pembantu AI - Rupa kod AI - aiassistantstore.com

  26. Kedai Pembantu AI - Apakah algoritma AI - aiassistantstore.com

  27. Kedai Pembantu AI - Apakah prapemprosesan AI - aiassistantstore.com

Cari AI Terkini di Kedai Pembantu AI Rasmi

Tentang Kami

Kembali ke blog