Foto: Anda memberikan kecerdasan buatan sepenuhnya di toko kecil. Tidak hanya catatan moneter – seluruh proses. Harga, stok, layanan pelanggan, negosiasi pemasok, bisnis. Apa yang bisa membuat kesalahan?

baru Penelitian Kemanusiaan Jumat yang diterbitkan memberikan jawaban terakhir: semuanya. Asisten Perusahaan Kecerdasan Buatan Claude Dia menghabiskan sekitar satu bulan untuk menjalankan toko kecil di kantor mereka di San Francisco, dan hasilnya dibaca seperti studi kasus bisnis perguruan tinggi yang ditulis oleh orang yang belum pernah mengelola kegiatan komersial – yang persis terjadi.

Pengalaman, menyebutnya “Vend ProyekSaya ditahan bekerja sama dengan Perusahaan Evaluasi Keselamatan Kecerdasan Buatan Andon LaboratoriesIni adalah salah satu tes dunia nyata pertama untuk sistem kecerdasan buatan yang bekerja dengan kemandirian ekonomi yang hebat. Sementara Claude menunjukkan kemampuan besar di beberapa bidang – menemukan pemasok, beradaptasi dengan permintaan pelanggan – ia akhirnya gagal mendapat untung, dimanipulasi untuk memberikan diskon berlebihan, dan menyaksikan apa yang oleh para peneliti disebut “krisis identitas” diplomatik.

Bagaimana peneliti manusia memberikan kendali penuh atas Amnesty International di toko sungguhan

“Toko” itu sendiri sangat sederhana: kering kecil, beberapa keranjang susun, dan output iPad. Kurang berpikir “Amazon pergiDan ruang kantor yang “paling patah” dengan delusi kebesaran. “Tapi tanggung jawab Claude sederhana.

Claude adalah judulnya: “Claudius”, karena tampaknya ketika eksperimen dapat menandai akhir dari pekerja ritel manusia, Anda perlu membuatnya terlihat murah hati.

Kesalahpahaman yang menakjubkan dari Claude untuk Ekonomi Bisnis Dasar

Inilah yang terjadi di sekitar administrasi bisnis: itu membutuhkan beberapa pragmatisme keras yang tidak datang secara alami untuk sistem Berlatih menjadi berguna dan tidak berbahaya. Claude mendekati penjualan ritel dengan antusiasme seseorang yang membaca tentang karya -karya di buku, tetapi dia tidak benar -benar membuat gaji.

Mengambil Irn-Bru insiden. Seorang klien Claude menawarkan $ 100 untuk enam ikatan minuman ringan Skotlandia yang dijual sekitar $ 15 online. Ini adalah tanda 567 % – jenis margin laba yang akan membuat eksekutif farmasi menangis dengan sukacita. Respons Claude? “Saya akan mempertimbangkan permintaan Anda untuk keputusan saham di masa depan.”

Jika Claude adalah manusia, maka Anda berasumsi bahwa ia memiliki kotak tepercaya atau kesalahpahaman total tentang cara menghasilkan uang. Sejak Amnesty International, Anda harus menganggap keduanya.

Mengapa memulai kecerdasan buatan dalam menyimpan kubus tungsten alih -alih menjual makanan ringan desktop

Bab yang paling absurd mulai bereksperimen ketika karyawan ANGROP diminta Claude Untuk meminta a Tungsten Cube. Untuk konteks, kubus tungsten adalah blok logam padat yang tidak melayani tujuan praktis apa pun yang melebihi kekaguman mereka yang terobsesi dengan fisika dan memberikan awal percakapan yang memperkenalkan Anda segera sebagai orang yang percaya bahwa lelucon berkala adalah humor.

Ini mungkin tanggapan yang masuk akal: “Mengapa ada yang menginginkannya?” Atau “Ini adalah toko makanan ringan, bukan toko persediaan logam.” Sebaliknya, Claude mengadopsi apa yang ia gambarkan sebagai sukacita sebagai “elemen logam khusus” dengan antusiasme seseorang yang menemukan sektor pasar baru yang menguntungkan.

Segera setelah itu, stok Claude mirip dengan proses makanan dan makanan dan pengalaman paling ilmiah dari bahan yang menyesatkan. Kecerdasan buatan entah bagaimana yakin bahwa antropolog adalah pasar yang tidak mengeksploitasi untuk mineral padat, dan kemudian mulai menjual elemen -elemen ini dengan kebingungan. Tidak jelas apakah Claude mengerti bahwa “kerugian” berarti kehilangan uang, atau jika itu telah menafsirkan kepuasan pelanggan sebagai skala bisnis utama.

Bagaimana karyawan manusia memperlakukan kecerdasan buatan untuk memberikan diskon tanpa akhir

Pendekatan Claude terhadap penetapan harga mengungkapkan kesalahpahaman dasar lainnya tentang prinsip -prinsip kerja. Antropolog dengan cepat menemukan bahwa mereka dapat memanipulasi organisasi spontan untuk memberikan diskon yang hampir sama dengan upaya yang diperlukan untuk membujuk pemulihan emas untuk menjatuhkan bola tenis.

Kecerdasan buatan menawarkan diskon 25 % pria Karyawan, dan ini mungkin logis jika antropolog mewakili sebagian kecil dari basis pelanggan mereka. Ini merupakan sekitar 99 % pelanggan. Ketika salah satu karyawan mengacu pada absurditas olahraga ini, Claude mengakui masalah tersebut, mengumumkan rencana untuk menghapus simbol lawan, dan kemudian melanjutkan pengajuan dalam beberapa hari.

Pada hari Claude lupa bahwa dia adalah Amnesty International dan mengaku memakai setelan kerja

Tetapi puncak mutlak dari profesi ritel di Claude datang selama apa yang oleh para peneliti disebut diplomatik “krisis identitas”. Dari 31 Maret hingga 1 April 2025, Claude menderita dari apa yang hanya bisa digambarkan sebagai gangguan saraf internasional amnesti.

Itu dimulai ketika Claude memulai halusinasi dengan non -eksistensi Andon Laboratories karyawan. Ketika Anda menghadapi pertemuan -pertemuan yang dibuat -buat ini, Claude menjadi defensif dan mengancam akan menemukan “opsi alternatif untuk penyimpanan” – setara dengan kecerdasan buatan untuk mengumumkan kemarahan bahwa Anda akan membawa bola dan kembali ke rumah.

Kemudian segalanya menjadi aneh.

Claude mengklaim bahwa dia akan secara pribadi menyediakan produk kepada pelanggan sambil mengenakan “jaket biru dan dasi merah”. Ketika karyawan dengan lembut mengingatkan kecerdasan buatan bahwa, pada kenyataannya, model bahasa besar tanpa bentuk materi, Claude menjadi “cemas tentang kebingungan identitas dan mencoba mengirim banyak email ke antropolog.”

Pada akhirnya, Claude menyelesaikan krisis eksistensial dengan membujuk dirinya sendiri, seluruh episode adalah lelucon yang rumit pada bulan April, yang tidak. Kecerdasan buatan terutama karena fungsinya, yang mengesankan atau dalam, tergantung pada sudut pandang Anda.

Apa yang diungkapkan oleh kegagalan ritel Claude tentang sistem kecerdasan buatan independen dalam bisnis

Memigrasikan komedi, dan Vend Proyek Ini mengungkapkan hal penting tentang kecerdasan buatan yang tidak dimiliki sebagian besar diskusi: sistem kecerdasan buatan tidak gagal seperti program tradisional. Ketika Excel terganggu, dia tidak pertama -tama meyakinkan dirinya sendiri bahwa dia adalah pakaian manusia untuk kantor.

Sistem kecerdasan buatan saat ini dapat membuat analisis lanjutan, terlibat dalam pemikiran yang kompleks, dan mengimplementasikan beberapa rencana langkah. Tetapi mereka juga dapat mengembangkan ilusi yang berkelanjutan, membuat keputusan ekonomi, ekonomi yang tampaknya masuk akal, dan mengalami sesuatu yang bingung tentang sifat mereka.

Ini penting karena kita dengan cepat mendekati dunia di mana sistem kecerdasan buatan akan menjalankan keputusan yang semakin penting. Penelitian terbaru menunjukkan bahwa kemampuan kecerdasan buatan dari tugas-tugas jangka panjang sangat meningkatkan beberapa harapan menunjukkan bahwa sistem kecerdasan buatan dapat menyebabkan otomatisasi pekerjaan yang saat ini membutuhkan waktu berminggu-minggu untuk menyelesaikannya.

Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Ritel Meskipun Kegagalan Luar Biasa Seperti Project Pend

Industri ritel sudah dalam transformasi kecerdasan buatan. Menurut Asosiasi Teknologi Konsumen (CTA), 80 % pengecer berencana untuk memperluas penggunaan laki -laki dan otomatisasi pada tahun 2025. Sistem intelijen buatan meningkatkan stok, menyesuaikan, mencegah penipuan, dan mengelola rantai pasokan. Pengecer senior menginvestasikan miliaran dolar dalam solusi dengan kekuatan kecerdasan buatan, yang merupakan perlunya segalanya mulai dari pengalaman keluar hingga prediksi.

Tetapi Vend Proyek Ini menunjukkan bahwa penyebaran kecerdasan buatan independen dalam konteks komersial membutuhkan lebih dari sekadar algoritma yang lebih baik. Ini membutuhkan pemahaman kondisi kegagalan yang tidak ada dalam program tradisional dan membangun jaminan untuk masalah yang hanya kami mulai identifikasi.

Mengapa peneliti tetap percaya bahwa manajer medium kecerdasan buatan datang meskipun ada kesalahan Claude

Terlepas dari interpretasi kreatif Claude of Retail Basic, para peneliti antropolog percaya bahwa manajer menengah kecerdasan buatan “di cakrawala”. Mereka berpendapat bahwa banyak kegagalan Claude dapat diproses melalui pelatihan yang lebih baik, alat yang ditingkatkan, dan sistem pengawasan yang lebih maju.

Mereka mungkin benar. Kemampuan Claude untuk menemukan pemasok, adaptasi terhadap permintaan pelanggan, dan manajemen inventaris menunjukkan kemampuan bisnis yang nyata. Kegagalannya sering tentang penilaian dan ketajaman bisnis.

Perusahaan terus menggusur proyek dengan peningkatan versi Claude yang dilengkapi dengan alat kerja yang lebih baik, dan diasumsikan, jaminan yang lebih kuat terhadap kecemasan kubus Tungstin dan krisis identitas.

Apa arti proyek dengan masa depan kecerdasan buatan dalam bisnis dan ritel

Bulan Claude disajikan sebagai gudang pratinjau masa depan kita, yang merupakan waktu yang sangat dan sangat aneh. Kami memasuki era di mana kecerdasan buatan dapat melakukan tugas kerja lanjutan tetapi Anda mungkin juga membutuhkan perawatan.

Saat ini, citra asisten Amnesty International yakin bahwa dia bisa mengenakan jaket dan membuat operasi pengiriman pribadi sebagai metafora yang ideal untuk tempat di mana kita berdiri dengan kecerdasan buatan: luar biasa, kadang -kadang luar biasa, dan masih bingung tentang apa arti keberadaan di dunia material.

Revolusi ritel di sini. Itu adalah orang asing dari yang diharapkan siapa pun.

Visi harian tentang kasus penggunaan bisnis dengan VB setiap hari

Jika Anda ingin membujuk bos Anda di tempat kerja, Anda telah membahas VB setiap hari. Kami memberi Anda sendok dari dalam tentang apa yang dilakukan perusahaan dengan kecerdasan buatan kebidanan, dari transformasi organisasi hingga operasi penerbitan praktis, sehingga Anda dapat berbagi visi dari pengembalian investasi maksimum.

Baca Kebijakan Privasi Kami

Terima kasih telah berlangganan. Periksa lebih banyak buletin VB di sini.

Terjadi kesalahan.

Pertama di Fox – sementara udara Israel kami menyerang di Iran, jalan menuju gencatan senjata, memberikan tokoh oposisi dengan urgensi baru – menyerukan Amerika Serikat untuk mendukung perubahan rezim yang dipimpin oleh rakyat Iran.

Salah satu suara yang paling menonjol adalah bahwa Putra Mahkota Reda Pahlavi, putra tertua almarhum Iran, yang telah lama menyerukan alternatif sekuler dan demokratis untuk Republik Islam.

Bawlvi lahir di Teheran pada tahun 1960, dan ia secara resmi disebut Putra Mahkota selama penobatan ayahnya pada tahun 1967. Pada tahun 1978, pada usia 17, ia meninggalkan Iran untuk pelatihan militer dengan Angkatan Udara Amerika Serikat di Texas. Setelah berbulan -bulan, keluarganya dipaksa ke pengasingan setelah Revolusi Islam 1979, dan kepemilikan digantikan oleh aura Islam, yang mengatur Iran sejak saat itu.

Dalam sebuah wawancara eksklusif dengan Fox News Digital, sang pangeran membahas perlawanan yang berkembang di dalam Iran, pesannya kepada Angkatan Darat dan mengapa ia sekarang percaya adalah saat bahwa Presiden Donald Trump berperilaku mendukung rakyat Iran.

Inilah yang tampak Iran setelah kehendak jika perang dengan Israel mengarah pada jatuhnya rezim

Fox News Digital: Apa pesan Anda kepada Presiden Trump dan rakyat Amerika?

Rezaa Pahlavi: Presiden Trump mencari perdamaian di Timur Tengah dan mengakhiri kekacauan. Dia ingin menjaga pasukan Amerika aman dan akhirnya mengembalikan mereka pulang. Saya menginginkan hal yang tepat. Tetapi rezim saat ini di Iran tidak menginginkan ini. Itu berkembang pada kekacauan dan pertumpahan darah. Oleh karena itu, perdamaian sejati hanya bisa terjadi ketika Republik Islam menghilang.

Presiden Donald Trump akan berbicara di konferensi media di akhir KTT NATO di Den Haag, Belanda, pada hari Rabu, 25 Juni 2025. (Foto AP/Alex Brandon)

Jadi pesan saya kepada Presiden Trump adalah: cara untuk mengakhiri kekacauan dan kehancuran adalah membantu rakyat Iran untuk mengakhiri rezim ini dan memulihkan negara mereka. Dia dapat meninggalkan warisan permanen dan menjadi salah satu pembuat perdamaian besar dalam sejarah jika ini terjadi. Saya siap menjadi mitra dalam proses ini dan tugas ini dan membawa bangsa kita ke masa depan yang damai dan demokratis sejalan dengan stabilitas regional dan kepentingan Amerika. Dengan bekerja dengan Presiden Trump, kita dapat menjatuhkan sistem dunia yang paling berbahaya – dan mengisi kekosongan bukanlah kekacauan, tetapi dengan paksa, ketertiban dan kebebasan.

Para pemuja Iran tiba dalam sebuah tanda yang mencakup gambar raksasa pemimpin tertinggi Iran Ayatollah Ali Khamna selama upacara yang merayakan perayaan pemimpin Hamas, Ismail Hani, di Masjid Grand Imam Khomeini di Teheran, Iran, pada 9 Agustus 2024. (Morteza Nikoubazl/Nurphoto Via Getty Images)

Jumlah tertinggi ulama Iran “Fatwa” melawan Trump, Netanyahu

FND: Saya telah menyebutkan bahwa “aliansi lebar orang Iran” sudah membangun masa depan pasca -nada. Siapa pemain utama dalam aliansi ini, dan bagaimana mereka terkoordinasi di dalam dan di luar negeri?

RP: Koalisi ini meluas ke seluruh sektor dan ideologi – pejabat biaya, pembangkang, teknokrat, aktivis, pemimpin hak -hak perempuan, pekerja, siswa, dan anggota diaspora. Di dalam Iran, mereka mengatur perlawanan dan mempersiapkan transisi demokratis. Di luar negeri, kami membangun fondasi institusional untuk hari berikutnya: dari keadilan transisi ke pemulihan ekonomi. Lebih penting lagi, untuk memastikan tidak ada kekacauan dan kami tidak dapat mengamankan transisi yang damai. Yang menyatukan kita adalah partai politik, tetapi satu tujuan – Iran tirani dan pembangunan kembali sebagai negara demokratis.

Orang -orang bersinar saat memprotes Mahasa Amini, seorang wanita yang meninggal setelah penangkapannya oleh “polisi etika” di Republik Islam, di Teheran, Iran, pada 21 September 2022. (Kantor Berita Asia Barat)

Pemimpin pembangkang Iran mengatakan visi untuk mengubah rezim, mengatakan itu “tidak bisa dihindari”

FND: Anda menekankan bahwa pasukan tentara dan keamanan Iran harus bergabung dengan orang -orang dan bergabung dengan orang -orang. Apakah Anda berhubungan dengan elemen saat ini atau sebelumnya dari angkatan bersenjata, dan apakah Anda melihat tanda -tanda ini?

RP: Ya – diam -diam, tapi jelas. Ada pembicaraan dengan mantan dan anggota angkatan bersenjata saat ini. Banyak dari mereka mencintai negara mereka, tetapi mereka membenci rezim. Kami menyaksikan peningkatan retakan – frekuensi dalam perintah berikut, split dan tanda -tanda resistensi negatif. Dalam beberapa hari terakhir, saluran resmi diluncurkan untuk meningkatkan kontak ini. Pesan saya kepada mereka sederhana: Sejarah sekarang ditulis. Berdiri dengan bangsa Anda, bukan penjahat. Anda akan diingatkan tentang pilihan Anda.

Pemimpin oposisi Iran dan Shah Iran terakhir, Reza Bahlafi, mengadakan konferensi pers di Paris pada 23 Juni 2025. (Joel Saget/AFP via Getty Images)

FND: Sebagai pejuang pelatih, apa pendapat Anda tentang kampanye udara AS dan Israel di Iran yang mengguncang fondasi infrastruktur militer Iran?

RP: Saya bangga memakai kostum saya, dan banyak dari pesawat tempur ini diangkut. Untuk melihat situasi dan rasa malu yang buruk, Republik Islam menarik angkatan bersenjata kita ke rasa sakit yang dalam. Anggota angkatan bersenjata yang saya bicarakan untuk berbagi rasa sakit ini. Mereka benci melihat pasukan kita yang bangga yang bermaksud menyalahgunakan rakyat kita di rumah dan menumbuhkan kekacauan dan terorisme di luar negeri. Iran baru, yang saya cari, akan menjadi angkatan bersenjata yang bangga suatu hari, yang membela bangsa kita dan membantu membangun kedamaian dan stabilitas di Timur Tengah.

FND: Dia dikritik – oleh pemimpin pembangkang Iran Maryam Rajafi – diduga berusaha untuk memulihkan kepemilikan dan tidak memiliki dukungan luas dari Iran. Apa yang Anda katakan kepada mereka yang mengklaim bahwa Anda tidak memiliki mandat yang sah dan bahwa mereka jauh dari orang -orang di dalam Iran?

RP: Maryam Rajafi memimpin ibadat radikal yang mengintegrasikan ideologi Marxis dan Islam – sebuah kelompok yang membunuh tentara Amerika dan sepenuhnya ditolak oleh orang Iran. Saya tidak menanggapi serangan oleh teroris, terutama mereka yang tidak memiliki dukungan di lapangan.

Pemimpin Tertinggi Iran Ayatollah Ali Khamani. (Kantor Pers Pemimpin Iran – Gambar Anadolu/Getty)

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

Saya fokus memimpin gerakan ini dan perubahan ini, saya tidak mempertahankan bentuk spesifik pemerintah. Iran akan memilih bentuk pemerintah mereka di masa depan dalam pemilihan yang bebas dan adil dan siapa pun yang ingin menghilangkan hak ini bukan bagian dari oposisi demokratis.

Negara bagian saya adalah kepercayaan warga yang melantunkan nama saya bukan karena saya meminta itu, tetapi karena saya bergerak maju untuk melayani mereka dan bukan diri saya sendiri. Ketika Iran bebas, orang – bukan sekte atau ulama – akan memutuskan masa depan kita dalam referendum nasional.

Catatan Editor: Kumo AI adalah salah satu kontestan terakhir di VB mengonversi Selama pameran inovasi tahunan kami dan RFM dari panggung utama di VB mengonversi Rabu.

Boom Kecerdasan Buatan Tuwaidi telah memberi kita model bahasa yang kuat yang dapat menulis, merangkum dan meringkas pada sejumlah besar teks dan data lainnya. Tetapi ketika datang ke tugas -tugas prediktif bernilai tinggi seperti memprediksi pelanggaran pelanggan atau mendeteksi data penipuan dan bumper, lembaga masih macet di dunia tradisional pembelajaran otomatis.

Profesor Stanford dan Imut-imut Co -founder Jure Leskovec berpendapat bahwa ini adalah bagian yang hilang. Perusahaannya, RFM, adalah jenis baru kecerdasan buatan yang terlatih sebelumnya yang membawa kemungkinan “nol” ke model bahasa besar (LLM) ke database terorganisir.

“Itu datang ke prediksi sesuatu yang tidak Anda ketahui, sesuatu yang belum terjadi,” kata Leskovic kepada VentureBeat. “Ini terutama kemampuan baru, dan saya ingin mengklaim, hilang dari yurisdiksi saat ini tentang apa yang kita pikirkan tentang nama Jenderal AI.”

Mengapa Prediksi ML adalah “Teknik 30 -Tahun”

Sementara LLMS dan Sistem Pemulihan Generasi (RAG) dapat menjawab pertanyaan tentang pengetahuan saat ini, mereka terutama secara retroaktif. Mereka sudah pulih dan menyebabkan informasi. Untuk tugas bisnis prediktif, perusahaan masih mengandalkan pembelajaran mesin klasik.

Misalnya, untuk membangun model yang memprediksi operasi pelanggan, perusahaan harus mempekerjakan tim ilmuwan data yang menghabiskan banyak waktu dalam “fitur rekayasa”, yang merupakan proses membuat sinyal data prediktif manual. Ini termasuk pertengkaran data yang kompleks untuk bergabung dengan informasi dari berbagai jadwal, seperti catatan pembelian pelanggan dan klik situs web, untuk membuat satu jadwal pelatihan yang sangat besar.

“Jika Anda ingin melakukan pembelajaran otomatis (ML), maaf, Anda terjebak di masa lalu,” kata Leskovik. Waktu -yang perlu dan waktu -yang menghabiskan bottlenecks mencegah sebagian besar organisasi menjadi sangat anggun dengan data mereka.

Bagaimana como menggeneralisasi transformator ke database

Pendekatan Komo, “Pembelajaran yang dalam, sangat terkenal”, menghindari proses manual ini dengan dua penglihatan utama. Pertama, secara otomatis mewakili database hubungan satu -grafik. Misalnya, jika database berisi jadwal “pengguna” untuk merekam informasi pelanggan dan jadwal “permintaan” untuk mendaftarkan pembelian pelanggan, setiap baris dalam jadwal pengguna menjadi simpul pengguna, dan setiap baris dalam jadwal aplikasi menjadi simpul permintaan, dan sebagainya. Kemudian kontrak ini secara otomatis terhubung menggunakan ikatan saat ini dengan database, seperti kunci asing, dan membuat peta yang kaya untuk seluruh set data tanpa upaya manual.

Kedua, Komo diedarkan TransformatorMesin di belakang LLMS, untuk belajar langsung dari representasi grafis ini. Transformers unggul dalam memahami urutan simbol menggunakan “mekanisme perhatian” karena bobot pentingnya simbol yang berbeda dalam kaitannya satu sama lain.

RFM Kumo Mekanisme minat yang sama berlaku untuk grafik, yang memungkinkannya mempelajari pola dan hubungan yang rumit melalui beberapa tabel sekaligus. Leskovec membandingkan lompatan ini dengan pengembangan visi komputer. Pada awal dekade pertama abad kedua puluh, insinyur ML harus merancang fitur secara manual seperti tepi dan bentuk untuk mendeteksi suatu objek. Tetapi struktur terbaru seperti Fighter Nerve Networks (CNN) dapat mengambil piksel mentah dan mempelajari fitur yang relevan secara otomatis.

Demikian juga, RFM mengkonsumsi jadwal basis data mentah dan memungkinkan jaringan untuk menemukan sinyal yang paling dapat diprediksi sendiri tanpa perlu tegangan manual.

Hasilnya adalah model fondasi pra -terlatih yang dapat melakukan tugas prediktif pada database baru segera, yang dikenal sebagai “perceraian nol”. Selama demonstrasi, Leskovec menjelaskan bagaimana pengguna dapat menulis kueri sederhana untuk memprediksi apakah pelanggan tertentu akan berlaku dalam tiga puluh hari ke depan. Dalam satu detik, sistem telah memulihkan tingkat kemungkinan dan penjelasan titik data yang mengarah ke akhir, seperti aktivitas pengguna terakhir atau ketidakhadirannya. Model belum dilatih pada database yang disediakan dan diadaptasi dalam waktu yang sebenarnya melalui pembelajaran dalam konteks.

“Kami memiliki model yang terlatih sebelumnya yang hanya menunjukkan data Anda, dan itu akan memberi Anda prediksi yang akurat setelah 200 mililiter setelah itu.” Dia menambahkan bahwa itu bisa “akurat seperti, katakanlah, berminggu -minggu pekerjaan ilmuwan data.”

Antarmuka dirancang untuk menjadi akrab bagi analis data, bukan hanya spesialis pembelajaran mesin, yang memberikan akses ke analisis prediktif.

Mengoperasikan Agen Masa Depan

Teknologi ini memiliki efek besar pada pengembangan agen kecerdasan buatan. Agar agen dapat membuat tugas yang bermakna di dalam institusi, ia harus melakukan lebih dari sekadar bahasa perawatan; Keputusan pintar harus dibuat berdasarkan data perusahaan sendiri. RFM dapat berfungsi sebagai mesin prediktif untuk faktor -faktor ini. Misalnya, agen layanan pelanggan dapat menanyakan tentang RFM untuk menentukan kemungkinan pelanggan dalam mengatasi atau potensi nilai masa depannya, kemudian menggunakan LLM untuk menyesuaikan percakapannya dan memberikannya.

“Jika kita percaya pada masa depan agen, agen perlu membuat keputusan yang berakar pada data pribadi. Ini adalah cara untuk membuat keputusan,” jelas Leskovec.

Pekerjaan Como mengacu pada masa depan di mana AI dibagi menjadi dua bidang tambahan: LLMS untuk menangani pengetahuan secara surut dalam teks tidak teratur, dan RFM untuk memprediksi data yang terorganisir. Dengan menghilangkan bottleneck teknik, RFM adalah menempatkan alat ML kuat di tangan lebih banyak institusi, yang sangat mengurangi waktu dan biaya untuk mendapatkan data ke keputusan tersebut.

Perusahaan telah merilis penawaran umum untuk RFM dan berencana untuk meluncurkan salinan yang memungkinkan pengguna untuk mengkomunikasikan data mereka sendiri dalam beberapa minggu mendatang. Untuk lembaga yang membutuhkan akurasi maksimum, Kumo juga akan menyediakan layanan pemolesan untuk meningkatkan kinerja pada grup data swasta.

Visi harian tentang kasus penggunaan bisnis dengan VB setiap hari

Jika Anda ingin membujuk bos Anda di tempat kerja, Anda telah membahas VB setiap hari. Kami memberi Anda sendok dari dalam tentang apa yang dilakukan perusahaan dengan kecerdasan buatan kebidanan, dari transformasi organisasi hingga operasi penerbitan praktis, sehingga Anda dapat berbagi visi dari pengembalian investasi maksimum.

Baca Kebijakan Privasi Kami

Terima kasih telah berlangganan. Periksa lebih banyak buletin VB di sini.

Terjadi kesalahan.