Berita
Di luar kecerdasan buatan yang kuat: Institut Teknologi Massachusetts menyediakan model untuk mengajar diri mereka sendiri
Bergabunglah dengan acara bahwa para pemimpin lembaga telah dipercaya selama hampir dua dekade. VB Transform menggabungkan orang yang membangun strategi AI untuk institusi nyata. Pelajari lebih lanjut
Peneliti di dengan Saya mengembangkan kerangka kerja yang disebut Model bahasa self -adaptation (Seal) Model LLMS memungkinkan pembelajaran dan terus beradaptasi dengan memperbarui parameter internal mereka. Seal cenderung LLM untuk membuat data pelatihan dan memperbarui instruksi, memungkinkannya untuk menyerap pengetahuan baru secara permanen dan mempelajari tugas -tugas baru.
Kerangka kerja ini dapat berguna untuk aplikasi lembaga, terutama untuk agen kecerdasan buatan yang bekerja di lingkungan yang dinamis, di mana mereka harus terus -menerus memproses informasi baru dan menyesuaikan perilaku mereka.
Tantangan AC LLMS
Meskipun model bahasa besar telah menunjukkan kemampuan yang hebat, adaptasi mereka dengan tugas -tugas spesifik, menggabungkan informasi baru, atau penguasaan keterampilan berpikir baru, masih merupakan hambatan yang besar.
Saat ini, ketika menghadapi tugas baru, LLM biasanya belajar dari data “AS-IS” melalui metode seperti Finetung atau Lost-Context. Namun, data yang disediakan tidak selalu dalam format optimal model untuk belajar secara efisien. Metode model saat ini tidak memungkinkan pengembangan strategi sendiri untuk konversi dan pembelajaran terbaik dari informasi baru.
“Misalnya, asisten pengkodean mungkin perlu menyerap kerangka kerja program yang ditentukan perusahaan, atau model yang dihadapi pelanggan mungkin perlu mempelajari perilaku atau preferensi pengguna yang unik dari waktu ke waktu,” kata Gio Barry, seorang mahasiswa PhD di Massachusetts Institute of Technology dan rekan kerja kertas.
Dalam kasus seperti itu, pengambilan sementara terbatas, dan pengetahuan harus “dipanggang” berat model untuk mempengaruhi semua respons di masa depan.
Buat Model Bahasa yang Diri Sendiri
“Sebagai langkah menuju pengembangan dan adaptasi model bahasa yang efektif, kami menyarankan agar LLM dilengkapi dengan kemampuan untuk menghasilkan data pelatihan dan arahan mereka dalam menggunakan data ini,” kata para peneliti di Massachusetts Institute of Technology dalam makalah mereka.
Solusi peneliti adalah segel, kependekan dari model adaptasi diri. Algoritma Pembelajaran Penguatan (RL) digunakan untuk melatih LLM untuk membuat instruksi “pengeditan diri” dalam bahasa alami yang mendefinisikan cara memperbarui model atau bobotnya sendiri. Pemerintah mandiri ini dapat merestrukturisasi informasi baru, membuat contoh pelatihan buatan, atau bahkan mengidentifikasi parameter teknis dari proses pembelajaran itu sendiri.
Secara intuitif, SEAL mengajarkan model cara membuat panduan kustomnya. Alih -alih hanya membaca dokumen baru (data awal), formulir belajar untuk menulis ulang dan membuat kembali informasi dengan cara yang dapat menyerap dan menyerapnya dengan lebih mudah. Proses ini menyatukan banyak bidang utama penelitian kecerdasan buatan, termasuk pembuatan data buatan dan pembelajaran untuk meningkatkan dan pelatihan pada waktu tes (TTT).
Bingkai bekerja pada sistem loop. Dalam “cincin internal”, model ini menggunakan pengeditan diri untuk membuat pembaruan sementara sementara untuk bobotnya. Dalam “Episode Eksternal”, sistem mengevaluasi apakah pembaruan ini telah meningkatkan kinerja model pada misi yang ditargetkan. Jika ya, model menerima hadiah positif, yang meningkatkan kemampuannya untuk menghasilkan jenis muatan diri yang efektif ini di masa depan. Seiring waktu, LLM menjadi ahli dalam mengajar dirinya sendiri.
Dalam studi mereka, para peneliti menggunakan satu model dari seluruh bingkai perangko. Namun, mereka juga memperhatikan bahwa proses ini dapat dipisahkan dalam model “guru-siswa”. Model guru khusus dapat dilatih untuk menghasilkan pengeditan diri yang efektif untuk model siswa yang terpisah, yang akan diperbarui setelah itu. Pendekatan ini dapat memungkinkan jalur pipa adaptif yang lebih khusus dan efektif dalam pengaturan lembaga.
Segel
Para peneliti menguji segel di dua bidang utama: menggabungkan pengetahuan (kemampuan untuk mengintegrasikan fakta baru secara permanen) dan belajar sedikit bidikan (kemampuan untuk menggeneralisasi dari beberapa contoh).
Untuk mengintegrasikan pengetahuan, tujuannya adalah untuk mengetahui apakah model dapat menjawab pertanyaan tentang klip teks tanpa mencapai klip selama interogasi. Finetuning llama-3.2b disajikan pada teks mentah hanya peningkatan marjinal pada model dasar.
Namun, ketika model SEAL menciptakan “pengeditan diri” dengan menghasilkan banyak “barang antik” dari klip dan dilatih pada data buatan ini, akurasinya melonjak menjadi 47 %. Perlu dicatat bahwa hasil ini melebihi kinerja penggunaan data buatan yang dibuat oleh GPT-4.1 terbesar, yang menunjukkan model yang telah dipelajari untuk membuat bahan pelatihan yang unggul untuk dirinya sendiri.
Untuk belajar sedikit, para peneliti menguji segel pada contoh pemikiran busur, di mana model harus menyelesaikan teka -teki visual. Pada tahap self -liberasi, model harus membuat strategi adaptasi keseluruhan, termasuk bala bantuan data dan alat yang harus digunakan dan tingkat pembelajaran yang harus diterapkan.
SEAL mencapai tingkat keberhasilan 72,5 %, peningkatan yang signifikan dalam tingkat 20 % tanpa pelatihan RL dan pembelajaran standar 0 % dalam konteks.
Efek dari institusi
Beberapa ahli menawarkan bahwa menyediakan data pelatihan berkualitas tinggi yang dibuat oleh manusia dapat habis di tahun -tahun mendatang. Kemajuan mungkin segera tergantung pada “kemampuan model untuk menghasilkan sinyal pelatihan penggunaan tinggi,” kata para peneliti. Mereka menambahkan, “Langkah alami berikutnya adalah merancang bentuk generator tempat tinggal buatan yang berdedikasi yang menghasilkan perusahaan korpora prajurit baru, yang memungkinkan bahan di masa depan untuk memperluas efisiensi data dan mencapai data yang lebih besar tanpa mengandalkan teks manusia tambahan.”
Misalnya, para peneliti menyarankan agar LLM dapat memakan dokumen -dokumen kompleks seperti makalah akademik atau laporan keuangan dan menghasilkan ribuan interpretasi dan efek pada memperdalam pemahaman mereka.
“Episode berulang dari ekspresi diri dan informasi diri ini dapat memungkinkan spesifikasi untuk meningkat dalam topik langka atau aktris aktif bahkan tanpa adanya pengawasan eksternal tambahan,” jelas para peneliti.
Kemampuan ini sangat menjanjikan untuk membangun agen kecerdasan buatan. Agen harus mendapatkan pengetahuan dan menjaga mereka saat mereka berinteraksi dengan lingkungan mereka. Segel menyediakan mekanisme untuk ini. Setelah reaksi, agen dapat mensintesis pengeditan diri untuk membuat pembaruan berat badan, memungkinkannya untuk menyerap pelajaran yang dipetik. Agen ini memungkinkan pengembangan dari waktu ke waktu, meningkatkan kinerjanya berdasarkan pengalaman, dan mengurangi ketergantungannya pada pemrograman tetap atau panduan manusia yang sering.
“Seal menjelaskan bahwa model bahasa besar tidak tetap diperbaiki setelah pelatihan,” tulis para peneliti. “Dengan belajar menghasilkan data pengeditan diri mereka dan menerapkannya melalui pembaruan ringan, mereka dapat secara mandiri mengintegrasikan pengetahuan baru dan beradaptasi dengan tugas -tugas baru.”
Pembatasan segel
Namun, segel bukanlah solusi global. Misalnya, ia dapat menderita “kelupaan bencana”, di mana kursus pelatihan ulang yang berkelanjutan dapat mempelajari model sebelumnya.
“Dalam implementasi kami saat ini, kami mendorong pendekatan hibrida,” kata Barry. “Lembaga harus selektif tentang pengetahuan penting yang cukup untuk menggabungkannya secara permanen.”
Data yang realistis dan dikembangkan dapat tetap dalam memori eksternal melalui pemotongan, sementara pengetahuan jangka panjang dalam bentuk perilaku lebih cocok untuk pembaruan tingkat berat segel.
Dia berkata: “Jenis strategi memori hibrida ini memastikan bahwa informasi yang benar berlanjut tanpa melanjat model atau memberikan kelupaan yang tidak perlu.”
Perlu juga dicatat bahwa segel membutuhkan waktu yang tidak membedakan waktu untuk menetapkan contoh -contoh pembiberasi diri dan melatih model. Ini membuat pembebasan terus menerus dalam waktu aktual tidak mungkin di sebagian besar pengaturan produksi.
Barry mengatakan: “Kami membayangkan model penerbitan yang lebih praktis karena sistem mengumpulkan data untuk beberapa periode, atau beberapa jam atau sehari dan kemudian menargetkan pengeditan diri selama periode modernisasi yang dijadwalkan.” “Pendekatan ini memungkinkan lembaga untuk mengendalikan biaya adaptasi, sambil melanjutkan kemampuan torrent untuk menyerap pengetahuan baru.”
Tautan sumber
baruAnda sekarang dapat mendengarkan Fox News!
The Legend of the Country, International Barton, tergantung pada pemisahan musik berikutnya karena dia sedih karena kehilangan lama suaminya, Karl Dean.
Setelah kematian suaminya, kekasih negara yang dicintai terbuka tentang cara dia menangani kematiannya dan bagaimana dia memengaruhi kreativitasnya.
“Suamiku meninggal tiga bulan lalu … (di sana) adalah banyak hal yang ingin saya mulai, tetapi saya tidak bisa melakukan ini,” Parton berbagi Khloka Kardashian, “Khloé di tanah ajaib“
Dolly Barton mengakui bahwa kematian suami Karl Dean adalah “amandemen besar” setelah 60 tahun romansa
Dolly Barton menghentikan proyek musik selama kematian suami Karl Din. (Getty Images/Dolly Parton/Instagram)
“Aku akan melakukannya nanti,” tambahnya. “Aku hanya mendapatkan ide -ide indah yang begitu indah, tapi kurasa aku tidak akan menyelesaikannya. Aku tidak bisa melakukannya sekarang, karena aku punya banyak hal lain.”
Setelah kematian Din pada bulan Maret pada usia 82 tahun, penyanyi “Golan” menjelaskan bahwa rasa sakit itu sangat baru baginya sampai dia menulis lagu pada saat ini.
“Aku tidak tahan dengan kemewahan, seperti yang kamu tahu, dapatkan emosi ini saat ini,” aku perhatikan. “Ada saat -saat seperti itu, hal -hal seperti itu, yang akan sedikit menghentikanmu. Tapi aku akan menulis sesuatu yang lain, jika demikian.”
“Aku hanya melakukan semuanya,” kata Barton.
Suami Dolly Barton, Karl Dean, meninggal pada bulan Maret di Nashville. Itu 82. (Dolly Instagram)
Ikon negara sudah lama berbicara tentang hubungannya yang mendalam dengan suaminya.
Selama kontrak pernikahan selama beberapa dekade, Barton melihat sekilas kehidupan pribadi mereka-komponen utama dari pernikahan mereka yang berusia 60 tahun.
Ketika ditanya apakah privasi memainkan peran dalam ikatan permanen mereka, Barton Kardashian mengatakan, “Tentu saja … dia memiliki hubungan yang hebat dengannya.”
Dolly Barton menolak untuk menilai “idola Amerika” atau “suara” karena alasan ini
“Kami adalah orang yang berbeda. Dia sama sekali tidak berpartisipasi dalam bidang musik.” “Dia menyukai musiknya, tapi dia sendirian … dia tidak menginginkan sekelompok orang di sekitarnya, tapi aku.”
“Tentu saja dia punya teman, tetapi dia juga sama. Dia lebih suka berada di gudang, dia berada di pertanian sepanjang hari.”
Terlepas dari perbedaan mereka, Parton berpartisipasi bahwa hubungannya dengan suaminya dibangun di atas sesuatu yang lebih dalam. (Kevin Mazur/Getty Images for Rock & Roll Hall of Fame)
Terlepas dari perbedaan mereka, Parton berpartisipasi dalam hubungannya dibangun di atas sesuatu yang lebih dalam – kompatibilitas langka yang membuat hubungan mereka kuat selama lebih dari enam dekade.
“Saya benar -benar berpikir ada beberapa karakter yang hebat untuk satu sama lain … kami bersama selama 61 tahun,” katanya. “Kami benar -benar berbeda, tapi kami sangat mirip … kami sempurna … banyak hal yang kami kompatibel dengan … dan kami mendapat kemegahan.”
Seperti apa yang kamu baca? Klik di sini untuk berita hiburan lainnya
“Gulin”, yang dicapai oleh Dolly Barton pada tahun tujuh puluhan, terinspirasi oleh Karl Dean, Karl Dean. (Gambar Getty)
Barton bertemu untuk pertama kalinya seorang dekan di binatu di Nashville, Tennessee, pada tahun 1964 ketika dia berusia 18 tahun dan berusia 21 tahun. Pasangan itu mengikat ikatan setelah dua tahun.
Parton mengumumkan kematian Dean in the Heart Pernyataan yang dia ikuti di Instagram pada 3 Maret.
“Saya menghabiskan dan Karl menghabiskan banyak tahun yang indah bersama,” 9 hingga 5 ” Penyanyi itu menulis. “Kata -kata tidak dapat melakukan keadilan terhadap cinta yang telah kami bagikan lebih dari 60 tahun yang lalu. Terima kasih atas doa dan simpati Anda.”
Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News
baruAnda sekarang dapat mendengarkan Fox News!
Angel Reese telah menjadi salah satu dari segelintir pemain WNBA yang akan berada di sampul Game Liga Profesional Amerika 2k26 ketika dirilis akhir bulan ini, ketika mereka berpartisipasi untuk menghormati bintang Oklahoma City Thunder Shay Gilgus-Alexander dan mantan Nuclex Carmelo di New York Nix.
Bintang Sky bergabung dengan Candace Parker, Diana Taurasi, Sue Bird, Sabrina Ionescu dan A’ja Wilson di sampul WNBA, yang pertama kali dimulai dengan NBA 2K22, ketika WNBA mengalami peringatan dua puluh lima tahun.
Klik di sini untuk lebih banyak liputan olahraga di foxnews.com
Gambar 2K game pada Juli 2025 ini menunjukkan pemain bola basket Angel Reese di sampul khusus di video game NBA 2K26. (Game 2K melalui AP)
Pengumuman ini datang pada hari yang sama ketika Reebok mengumumkan sepatu penandatanganannya. Sepatu terlihat di sampulnya.
“Tentu saja kita melakukan segalanya besar. Mengapa sepatu khasku tidak muncul di sampul NBA2K?!?” Saya menulis di x.
Namun, penggemar WNBA terkejut bahwa RAIS telah dipilih sebagai Indiana Ketlin Clark Fever, yang menerima jumlah penggemar terbesar tahun ini. Sementara Reese menerbitkan ulang pesan kepada X, mengatakan: “Menjadi malaikat Rais Hatt menyerap LOL”, ada banyak kritik terhadap berkeliaran.
Reese dan Clack akan dihubungkan selamanya sejak kejuaraan bola basket wanita NACA 2023 ketika LSU Iowa dikalahkan dan Wris memukul “You Can’t See Me” ke Clark di tengah kemenangan. Keduanya datang ke WNBA dengan Clark menjadi Seleksi Umum No. 1 dari 2024 Draft. Mereka berada di tim All-Star yang sama tahun lalu.
Striker Chicago Sky, Angel Rais, No. 5, didasarkan pada keranjang melawan Dallas Wings selama paruh kedua pertandingan WNBA di Wintest Arena di Chicago pada 9 Juli 2025. (Kamil Krzaczynski-Amagn) Foto
Sky Star Angel Reese bereaksi setelah portofolio ditampar dari tangan pelatih
Rata -rata Reese adalah 13,3 poin dan 12,8 rebound untuk setiap pertandingan untuk langit musim ini. Musim lalu dia berasal dari bintang-bintang dan Anda akan berada di permainan All-Star akhir bulan ini.
Direktur Jenderal NBA 2K Zak Armitage Dijelaskan TMZ Sports Pada hari Rabu, mengapa Rais dipilih.
“NBA 2K26 merayakan keberanian, kepercayaan diri, dan penglihatan, dan WNBA All-Star Angel Reese membawa semua ini di dalam dan di luar stadion.”
Caitlin Clark, No. 22 dari Indiana Fever, dan Angel Reese, No. 5 dari Chicago Sky, Anda melihat selama pertandingan pada 1 Juni 2024 di Ginbridge Fieldhouse di Indianapolis. (Jeff Haynes/NBAE via Getty Images)
Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News
“Di tahun kedua di WNBA, Angel Reese membuat gelombang, menciptakan percakapan yang menyentuh, dan menginspirasi generasi berikutnya. Dia adalah narator cerita dan membantu WNBA untuk mengembangkan penggemarnya.”
Digital Fox News Cakupan Olahraga di X, Dan berlangganan Newsletter Fox News Sport Hold.
Ingin lebih banyak visi yang cerdas dari kotak masuk Anda? Berlangganan buletin mingguan kami untuk mendapatkan apa yang hanya terkait dengan lembaga AI, data dan pemimpin keamanan. Berlangganan sekarang
Dengan kedewasaan kecerdasan kebidanan, institusi beralih dari eksperimen ke implementasi – kunci untuk mengobrol dan apartemen di dunia faktor pintar independen melebihi. Dalam percakapan dengan VentureBeat Matt Marshall, Ashok Srivastava, SVP dan karyawan Data Kepala di IntuitHillary Baker, EVP dan CTO masuk American Express di dalam VB mengonversiMerinci bagaimana perusahaannya mengadaptasi agen mengadopsi pengalaman pelanggan, alur kerja internal dan operasi komersial dasar.
>> Tonton setiap liputan konversi kami 2025 di sini <Dari model ke misi: munculnya faktor pintar
Di Intuit, agen tidak terbatas untuk menjawab pertanyaan – mereka adalah tentang melakukan tugas. Di TurboTax, misalnya, agen membantu klien untuk menyelesaikan pajak mereka sebesar 12 %, dengan hampir setengah dalam waktu kurang dari satu jam. Sistem pintar ini memperoleh data dari beberapa aliran-termasuk dalam waktu aktual dan data pembayaran-bus internal viatuit dan layanan berkelanjutan. Setelah diproses, agen menganalisis informasi untuk mengambil keputusan dan mengambil tindakan.
“Ini adalah cara kita berpikir tentang agen -agen di bidang keuangan,” kata Srivastava. “Kami berusaha memastikan bahwa kami dengan konstruksi kami, itu kuat dan tunduk pada pengembangan dan sudah mengkonsolidasikannya. ke Pelanggan, dengan Izin mereka. Ini adalah kunci untuk membangun kepercayaan diri. “
Kemampuan ini dimungkinkan oleh Genos, sistem operasi Intuit AI. Di dalam jantungnya, ada genrantime, yang menyerupai srivastava ke CPU: menerima data, penyebab, dan menentukan prosedur yang diimplementasikan untuk pengguna akhir. Sistem operasi dirancang untuk menghapus kompleksitas teknis, sehingga pengembang tidak perlu menyelesaikan jaminan risiko atau lapisan pengaman setiap kali mereka membangun agen.
Via Intuit Brands – Dari TurboTax, QuickBooks ke MailChimp dan Credit Karma – GenOS membantu menciptakan pengalaman tetap dan andal, memastikan daya tahan, ekspansi, dan ekstensi melalui penggunaan.
Konstruksi AMEX: Keyakinan, Kontrol dan Pengalaman
Untuk Packer dan timnya di Amex, transisi ke agensi AI tergantung pada lebih dari 15 tahun pengalaman dengan kecerdasan buatan tradisional dan infrastruktur dewasa yang diuji dalam pertempuran. Dengan kemampuan Genai yang dipercepat, Amex memperkuat strateginya untuk fokus pada bagaimana agen intelijen mengarahkan pekerjaan internal dan menjalankan generasi pengalaman pelanggan berikutnya. Misalnya, perusahaan berfokus pada pengembangan agen internal yang meningkatkan produktivitas karyawan, seperti agen APR yang meninjau aplikasi untuk menarik program dan menasihati insinyur tentang apakah kode siap untuk diintegrasikan. Proyek ini mencerminkan pendekatan AMEX yang lebih luas: Mulailah dengan penggunaan internal, bergerak cepat, dan menggunakan kemenangan awal untuk meningkatkan infrastruktur, alat, dan standar tata kelola dasar.
Untuk mendukung eksperimen yang cepat, keamanan dan penegakan kebijakan yang kuat, AMEX telah mengembangkan “lapisan pemberdayaan” yang memungkinkan pengembangan cepat tanpa mengorbankan kontrol. “Sekarang kami berpikir tentang agen, kami memiliki pesawat kontrol yang bagus untuk menghubungkan pegangan tangan tambahan tambahan yang benar -benar kami butuhkan,” kata Baker.
Dalam sistem ini ada konsep AMEX untuk “otak otak” – kerangka kerja di mana agen harus berkonsultasi dengan “otak” tertentu sebelum mengambil tindakan. Otak-otak ini bertindak sebagai nilai-nilai merek tata kelola standar, privasi, keamanan dan kepatuhan hukum-yang harus dihadapi oleh masing-masing agen saat membuat keputusan. Setiap otak mewakili serangkaian kebijakan lapangan, seperti suara merek, aturan privasi, pembatasan dan fungsi hukum sebagai otoritas yang dapat dikonsultasikan. Dengan mengarahkan keputusan melalui sistem pembatasan ini, agen tetap bertanggung jawab, kompatibel dengan standar lembaga dan layak mendapatkan kepercayaan pengguna.
Misalnya, agen makan yang bekerja melalui Rezi, platform reservasi restoran di AMEX, harus memverifikasi bahwa ia memilih restoran yang sesuai tepat waktu, dan niat pengguna cocok dengan komitmen dengan pedoman dan politik merek.
Arsitektur yang memberikan kecepatan dan keamanan
Kedua pemimpin kecerdasan buatan sepakat untuk memungkinkan pengembangan cepat pada skala yang membutuhkan desain arsitektur yang disengaja. Di Intuit, penciptaan Genos memungkinkan ratusan pengembang dengan aman dan konsisten. Statuta menjamin bahwa setiap tim dapat mengakses infrastruktur bersama, jaminan bersama, dan fleksibilitas khas tanpa mengulangi pekerjaan.
Amex telah mengambil pendekatan yang sama dengan lapisan pemberdayaan. Lapisan ini dirancang di sekitar pesawat kontrol yang seragam, memungkinkan tim untuk mengembangkan faktor -faktor yang didorong oleh kecerdasan buatan dengan cepat dengan penerapan kebijakan sentral dan pegangan. Ini menjamin implementasi kerangka risiko dan tata kelola yang konsisten sambil mendorong kecepatan. Pengembang dapat dengan cepat menyebarkan eksperimen, kemudian mengevaluasi dan ukuran berdasarkan komentar dan kinerja, semua tanpa mengorbankan merek.
Pelajaran dalam adopsi AIC
Kedua pemimpin kecerdasan buatan menekankan perlunya bergerak cepat, tetapi dengan maksud. “Jangan menunggu roti,” sarannya lebih awal. “Lebih baik memilih arah, mendapatkan sesuatu dalam produksi, dan mengulangi dengan cepat, daripada menunda solusi optimal yang mungkin tua pada saat peluncuran.” Mereka juga menekankan bahwa pengukuran harus dimasukkan dari awal. Menurut Srivastava, perangkat itu bukan sesuatu yang harus ditempati nanti – itu harus menjadi bagian integral dari tumpukan. Pelacakan biaya, jintan, akurasi dan efek pengguna diperlukan untuk menilai nilai dan mempertahankan akuntabilitas dalam skala besar.
“Anda harus dapat mengukurnya. Ini adalah tempat di mana Genos datang-ada kapasitas bawaan yang memungkinkan kami aplikasi AI untuk alat dan mengikuti biaya yang Anda tuju dan kembali,” kata Srivastava. “Saya meninjau ini setiap kuartal dengan manajer keuangan kami. Kami pergi ke jalur melalui setiap kasus penggunaan Amnesty International di seluruh perusahaan, dan kami mengevaluasi jumlah yang tepat dari pengeluaran kami dan nilai yang kami dapatkan sebagai imbalan.”
Agen pintar adalah transformasi platform institusi berikutnya
Intuit dan American Express adalah salah satu perusahaan terkemuka yang mengadopsi AI AI, tidak hanya sebagai lapisan teknis, tetapi sebagai model operasi baru. Pendekatan mereka berfokus pada membangun platform agen, menciptakan tata kelola, mengukur efek, dan bergerak dengan cepat. Dengan pengembangan harapan yayasan dari fungsi chatbot sederhana hingga implementasi independen, organisasi yang berurusan dengan AI AI adalah spesialisasi kelas satu-dengan kontrol, pengamatan, dan tata kelola standar-akan lebih baik untuk menempatkan mereka untuk memimpin balapan kerja.
Catatan Editor: Sebagai ucapan terima kasih untuk pembaca kami, kami membuka pendaftaran burung awal hanya untuk VB Transform 2026-200 dolar. Ini adalah tempat di mana ambisi kecerdasan buatan bertemu, dan Anda ingin berada di dalam ruangan. Pesan tempat Anda sekarang.
Tautan sumber
Berita8 tahun agoThese ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
- Berita8 tahun ago
The final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
- Berita8 tahun ago
According to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
- Berita8 tahun ago
The old and New Edition cast comes together to perform
- Berita8 tahun ago
Phillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
- Berita8 tahun ago
Uber and Lyft are finally available in all of New York State
- Berita8 tahun ago
Disney’s live-action Aladdin finally finds its stars
- Berita8 tahun ago
Mod turns ‘Counter-Strike’ into a ‘Tekken’ clone with fighting chickens
