AI 学院

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穿着绿色连衣裙的女子看向右方的半身镜头
为什么说基础模型是 AI 的范式转变

传统 AI 出现,然后又有了生成式 AI。它们之间只有一词之差,但却有天壤之别。尽管传统 AI 可以分析数据并告诉您它的重大发现,但生成式 AI 可以使用相同的数据来创造新事物。

本集 AI 学院将带您了解可重复使用的新一类灵活 AI 模型,这些模型可以拓展新收益、降低成本并提高工作效率。请使用我们的指南手册进行深入了解。

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您将了解到什么内容
  • 基础模型对于生成式 AI 的重要性
  • 灵活 AI 模型的优势
  • 如何为您的企业选择合适的 AI 和数据平台
企业应该寻找一个在基础模型方面拥有成熟专业知识的平台,该平台具备相应的治理工具可帮助您解决潜在的道德规范问题,并且可以帮助您从试验阶段过渡到部署阶段。
Kate Soule 业务战略高级经理 IBM Research 与 MIT-IBM AI Lab
第 2 辑的更多视频集
Nick Renotte 正面半身照
第 2 辑 为您的用例选择适合的 AI 模型

对于 AI 模型而言,越大并不一定越好。了解如何找到适合您业务需求的模型。然后获取指南手册,以帮助您采取行动。

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两个人坐在房间里交谈
第 2 辑 数据管理是生成式 AI 的秘诀吗?

每一次对话均始于生成式 AI,但都终于数据。为什么?因为没有数据就没有 AI。生成式 AI 正在改变我们思考数据的方式。

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一男一女看向前方的半身镜头
第 2 辑 AI 领域的信任、透明度和治理

深入了解 AI 幻觉、偏差和风险等问题,并了解应用 AI 道德和治理功能如何能够建立信任。使用我们的指南将理论付诸实践。

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第 1 辑:战略要点
第 3 辑:让 AI 充分发挥作用
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