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都感觉像是一个令人兴奋的地方值得来建设。谢尔文科达班德是的如此。我意识到你可能无法自由地谈论正在开发的所有神奇功能但你是否看到了未来人工智能团队的组成正在发生变化和发展并且可能会远离核心数据科学更倾向于其他技能例如工程和即时工程和设计以及以人为本的设计等等我认为每一波技术浪潮无论是人工智能还是其他技术更多的是跨技能范围内资源的重新平衡。当新事物出现时您的企业需要新的技能。也许它有。



助于提高某些其他事物的生产力但你也需要这些新事物。所以基本上整个企业通过重新平衡这些东西来生产更多所以你知道人们学习新东西等等。不过我想说回到你的问题的主旨我们正在开辟一系列全新的可能性无论是可以做什么是否是最流行的使用方式之一这些 USA电子邮件列表 检索增强生成风格的用途。如果你看看你今天最喜欢的使用生成人工智能的搜索工具他们正在使用某种形式的人工智能。这些事情让我们能够在那些你可能经常做的事情以及你可能不喜欢做的。







事情上变得更好更快。但当涉及到决策等方面的某些事情时我认为数据科学的终结仍然存在即您引入领域专业知识来使用这些技术在该领域提供更多价值。但我认为事实上这些技术更具可扩展性适应性更强学习能力更强能够消耗大量上下文使得这项投资变得更有价值因为你可以从中获得更多的性能。当你考虑某样东西的成本时如果它的成本是加并且部分的成本下降很多那么加的整体成本就会下降很多你可以做得更多。您能给我们举一些您在第一资本所。