AI գործակալների միացումը ձեռնարկատիրական գիտելիքներին
MIT Technology Review-ի նոր զեկույցը ցույց է տալիս, որ ձեռնարկատիրական AI գործակալների նախագծերի մեծ մասը չի հասնում արտադրական փուլ՝ կազմակերպչական գիտելիքների պակասի պատճառով: Թեև AI համակարգերը մշակում են հսկայական քանակությամբ տվյալներ, նրանց հաճախ պակասում է համատեքստային ըմբռնումը՝ հուսալի և ինքնավար որոշումներ կայացնելու համար: 300 տեխնոլոգիական ղեկավարների շրջանում անցկացված հարցումը պարզել է, որ AI գործակալների նախագծերի միայն 34%-ն է հաջողությամբ անցնում արտադրություն: Հիմնական խոչընդոտներն են տվյալների մասնատվածությունը, հնացած ենթակառուցվածքները և անվտանգության հետ կապված մտահոգությունները: Այն կազմակերպությունները, որոնք հաջողությամբ իրականացնում են այս նախագծերը, առաջնահերթություն են տալիս գիտելիքի ամուր շերտի ստեղծմանը: Սա ներառում է ներդրումներ RAG տեխնոլոգիաների, գիտելիքների գրաֆիկների և տվյալների բարելավված խողովակաշարերի մեջ: Արդյունքները ընդգծում են, որ AI գործակալների արդյունավետության համար ընկերությունները պետք է կենտրոնանան ոչ թե պարզապես տվյալների կուտակման, այլ կառուցվածքային գիտելիքների շրջանակների ստեղծման վրա:
This is a summary. Read the full article at the original source:
MIT Technology ReviewԿապակցված
OpenAI-ն ներկայացրել է ChatGPT-ի համար տեսողական գովազդային ձևաչափեր
OpenAI-ն հայտարարել է ChatGPT-ում պատկերների վրա հիմնված տեսողական գովազդների ներդրման մասին: Ընկերությունը, որն ունի շաբաթական 1,2 միլիարդ օգտատեր, ն…
Lola Vision Systems-ը ձգտում է հեշտացնել AI մոդելների աշխատանքը չիպերի վրա
Lola Vision Systems ընկերությունը, որը մասնակցում է TechCrunch-ի Battlefield 200 ծրագրին, աշխատում է արհեստական բանականության մոդելների անմիջապես սարք…
Google-ը փոխում է Gemini-ի հասանելիության պայմաններն ու բաժանորդագրության մոդելները
Հոկտեմբերի 9-ից Google-ը վերակազմավորում է իր Gemini AI հավելվածի հասանելիությունը՝ ազդելով ինչպես անվճար, այնպես էլ վճարովի օգտատերերի վրա։ Անվճար օգ…