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weixin_39820835 2020-04-20 05:00:18
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生成式AI悖论：“它能创造什么，它可能无法理解”
华盛顿大学和艾伦人工智能研究院的研究揭示了生成式AI模型在生成高质量输出的同时，在理解能力上与人类存在差距的现象，提出了模型的能力配置与人类智能的差异。研究通过实验比较了模型的生成与判别性能，强调了AI理解的局限性。
免费入门AIGC黄金机会：亚马逊云科技官方《面向高管的生成式AI》课程全解析（附5集完整视频）
本文全面解析了亚马逊云科技官方推出的《面向高管的生成式AI》课程，该课程旨在帮助企业管理者和技术从业者理解AIGC的核心技术、商业价值及应用前景。课程内容覆盖生成式AI的概念、当前技术趋势、企业级应用场景、劳动力赋能以及AWS在AIGC领域的优势。文章还提供了5集视频课程的链接，方便读者深入学习。
【杂谈】-影子人工智能浪潮即将来临
本文探讨了影子人工智能（Shadow AI）的定义、其在未来36个月内爆发式增长的原因，以及其带来的深层风险，包括数据泄露、合规隐患和决策偏差。文章指出，影子AI的无序扩张可能导致企业面临工具割裂、成本失控等问题，并提出通过建立治理框架、部署发现工具、加强数据分类等策略实现战略掌控。把握关键窗口期，是企业应对影子AI挑战的核心。
如何提升内容在人工智能搜索中的可见性
本文介绍生成式引擎优化（GEO），它是针对人工智能驱动的搜索引擎的优化策略。与传统SEO不同，GEO强调提供清晰答案、采用自然语言和结构化内容。文中给出提升内容可见性的策略，如先提供答案、采用可提取信息的结构等，还提及企业的商业行动方案。
万字长文！何谓Agent，为何Agent？
本文聚焦基于大语言模型（LLM）的AI Agent，介绍其系统组件，如任务拆解、自我反省、记忆类型等。阐述了多种规划、自我反省方法，还提及工具使用、模型评估方式。通过案例展示不同类型Agent应用，最后指出其存在上下文长度有限、规划难等挑战。
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