柬埔寨索瓦纳猴群介绍

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一概述

东说念主工智能技巧正在改变全国的生意运作形状。生成式东说念主工智能(Generative AI)是指使用东说念主工智能来创建新内容，如文本、图像、音乐、音频和视频。它不错生成各式内容，包括图像、视频、音乐、语音、文本、软件代码和家具遐想。生成东说念主工智能有助于加速家具拓荒速率、增强客户体验并提高职工分娩力。

麦肯锡将生成性东说念主工智能界说为可用于创建新内容的算法（举例ChatGPT），包括音频、代码、图像、文本、模拟和视频。

生成式东说念主工智能由基础模子（大型东说念主工智能模子）提供援助，不错实行开箱即用的任务，包括回顾、问答、分类等。

本文涵盖了生成式东说念主工智能技巧的行业采纳、生成式东说念主工智能的特质、生成式东说念主工智能采纳枢纽和挑战、生成式东说念主工智能参考架构和生成式东说念主工智能的上风。它还涵盖了生成式东说念主工智能技巧采纳的实质用例。

1.生成式东说念主工智能的行业应用

Gartner称，“任何行业的任何组织，尤其是那些领有大量数据的组织，齐不错把握东说念主工智能罢了生意价值。”生成式东说念主工智能将在将来五年内对企业产生越来越大的影响。

·到2025年，30%的企业将实施东说念主工智能增强拓荒和测试策略，高于2021年的5%—Gartner

·到2026年，生成遐想AI将使新网站和移动应用范例60%的遐想责任罢了自动化—Gartner

·到2027年，近15%的新应用范例将由东说念主工智能自动生成，无需东说念主工参与。这在今天根蒂不会发生——Gartner

把柄埃森哲的2023年技巧愿景敷陈，97%的公共高管本旨基础模子将罢了跨数据类型的流通，绝对改变东说念主工智能的使用方位和形状。

最近的CEO考核表示，近80%的CEO觉得东说念主工智能可能会显赫提高其组织的业务遵循—《福布斯》

如今，猜想有60%的IT指导者正在寻务实施生成式AI—CIO.com

生成式东说念主工智能被评为顶级新兴企业技巧。80%的东说念主觉得它将颠覆他们的行业，确切整个东说念主(93%)齐觉得生成式东说念主工智能将为他们的业务带来价值—毕马威

生成式AI编码援助可匡助软件工程师将代码拓荒速率提高35%至45%，将代码重构速率提高20%至30%，将代码文档编写速率提高45%至50%-麦肯锡

瞻望将来五年内，44%的职工中枢手段将发生变化。培训职工把握生成式东说念主工智能将至关蹙迫—全国经济论坛。

从现在到2027年，各公司齐将东说念主工智能考试视为最高计谋要点之一—DataBricks

2.生成式东说念主工智能的生意案例

好多CXO觉得IT预算存在超支时势，并接续寻找裁汰资本和元气心灵的门径。

技巧跳跃的才智是“用越来越少的资源作念越来越多的事情，直到最终不错用零资源作念整个的事情”。——R.巴克敏斯特·富勒，建筑师、系统表面家、作者、遐想师、发明家、形而上学家和将来学家。

把握生成式AI激动业务后果需要企业团队的计谋和和洽。以下计谋层面的问题有助于了解企业对生成式AI采纳的准备情况。

·生成式东说念主工智能是否有CXO授权

·是否有与一个或多个驱动成分联系的生成式东说念主工智能的高层经管级别顺次。

·企业是否已发布生成式东说念主工智能生意计谋

·生成式东说念主工智能怎样匡助增强现存进程和企业计谋

·谁将对生成式东说念主工智能谋划作念出最终决定（仅限生意、生意和IT、仅限IT）

·是否确立了里面业务案例？淌若是，在哪个层面？

·现存的MLOps技巧堆栈和平台许可证是否援助生成式AI，也曾需要第三方就业

·劳能源是否具备使用生成式东说念主工智能的手段，这对东说念主才获取和手段耕种有何影响

·部署生成式东说念主工智能时会出现哪些风险，以及这些风险怎样影响生成式东说念主工智能的价值

·面前和预期的法律法例波及生成式东说念主工智能的使用，现存的治理和MLOps进程是否足以知足这些法律法例

·生成式东说念主工智能谋划何时启动（将来3个月、将来6个月、1年以上）

二枢纽术语

东说念主工智能：这是一种使机器大致效法东说念主类行径和通晓才智的技巧。它包括机器学习。

机器学习：它使用统计门径把柄已往的教化更正任务。它包括深度学习。

深度学习：它使用神经汇注考试机器实行任务。它由多层互连节点组成，用于图像和语音识别等任务。它包括生成式东说念主工智能。

神经汇注：效法东说念主类大脑的机器学习算法。它由多层互相流通的神经元组成，用于处理和分析数据。

NLP：它波及计较机和东说念主类谈话之间的交互。它包括文天职析、情态分析、语音识别和机器翻译。

生成式东说念主工智能：它是一组姿首咱们想要的东西的模子，可视化并生成与教唆相匹配的内容。生成式东说念主工智能加速了构念念，将愿景变为实践，并让咱们有更多的时刻参加到创意中。它创建各式各样的数据，如图像、视频、音频、文本和3D模子。往往使用大型谈话模子，举例：ChatGPT、OpenAI。

大型谈话模子：这是一种生成式东说念主工智能算法，使用深度学习技巧和渊博的数据集来生成和预测新内容。

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三生成式东说念主工智能技巧的枢纽特征

以下是生成式东说念主工智能技巧的主要特征，

文本经管：生成式东说念主工智能不错以连贯的形状完成给定的文本。它不错将文本从一种谈话翻译成另一种谈话。它不错将文本回顾为更短、更精真金不怕火的体式。它不错生收效法东说念主类写稿的文本。

凹凸文判辨：生成式东说念主工智能具有强盛的判辨凹凸文的才智。

当然谈话处理：它不错实行各式NLP任务。判辨和处理东说念主类谈话，让用户以对话的形状建议问题。

问答：生成式东说念主工智能不错把柄学问库回答问题。

个性化：生成式东说念主工智能不错针对特定用例进行微调。

多谈话援助：生成式东说念主工智能不错用多种谈话实行NLP任务。

高等语义搜索：援助对大量结构化和非结构化数据（包括数据库、文档等）进行语义搜索。此外，还援助使用基于自界说AI/ML的数据处理进行自动数据索引，以罢了高效镶嵌。

内容审核：针对企业特定数据进行考试的查询和反映的智能内容过滤和审核引擎。

集成：不错与组织内的各式应用范例/数据源集成，包括CRM、ERP和其他脱落系统，以通过API造访和分析数据。

基于脚色的造访限度：系统不错配置基于脚色的造访限度，确保用户只可造访和查询他们有权限检讨的数据。

软件编码：代码生成、翻译、证明和考证。

四生成式东说念主工智能的采纳枢纽

以下是在通盘企业中实施生成式东说念主工智能所要免除的枢纽。

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·生成式东说念主工智能准备情况评估：确立一个实行团队，厚爱识别和监督通盘组织的东说念主工智能谋划。为生成式东说念主工智能实施制定了了的愿景和计谋，使其与企业标的和业务功能保执一致。为职工制定切实可行的疏导形状和适当的造访权限。

·业务用例识别：识别需要关注的业务挑战。此外，了解采纳东说念主工智能对企业到手至关蹙迫的业务上风。选拔标的用例并实行看法考证(POC)，以罢了所需的业务和运营后果。通过提高分娩力、增长和新业务模式来创造价值。

·细则进程：了解东说念主工智能科罚决策的影响并细则其到手计算轨范。创建执续监控和审计生成式东说念主工智能系统的进程，以负背负地使用东说念主工智能，确保稳当法律和技巧轨范。界说东说念主工智能系统的数据造访限度、数据分享左券和数据生命周期经管范例。从试点转向分娩，包括将生成式东说念主工智能功能集成到更大的IT系统中。迭代并学习稳当企业标的和愿景的潜在生成式东说念主工智能。

·识别数据源：通过处理结构化和非结构化数据源来罢了对高质料数据的造访。

·评估生成式AI器用：评估适用于企业业务的生成式AI器用。该器用需要遵照企业轨范，如安全性、阴私性、数据处理和合规性。该器用需要授权益益联系者知足业务需求，并把柄业务标的接续更正其生成的体验。

·生成式东说念主工智能治理：在通盘企业内确立生成式东说念主工智能治理。界说参与生成式东说念主工智能拓荒、部署和监控的个东说念主的脚色和职责。促进东说念主工智能内行、领域内行和业务利益联系者之间的合作。确立一个齐集的跨职能团队，把柄技巧、法例和企业需求审查和更重生成式东说念主工智能治理实践。

·手段耕种：通过开展各式培训课程从头培训职工，提高分娩力，并饱读舞他们实行POC。此外，把柄职工的脚色和手段，细则手段差距并进行有用培训，以更好地为企业转型谋划作念出孝顺。

·确立职工戎行：训导职工怎样使用生成式东说念主工智能技巧、它们在企业系统中的使用、使用生成式东说念主工智能的挑战以及怎样克服这些挑战。进行结构化培训以培养生手段并应用新念念维形状，为最终用户提供更好的体验。制定疏导机制，让职工了解生成式东说念主工智能技巧偏执含义。

五生成式东说念主工智能原则

生成性东说念主工智能涵盖东说念主工智能系统的遐想、拓荒和监控，以增强和提高通盘企业的分娩力和责任质料。

下图姿首了生成式东说念主工智能原则，分为计谋、应用、数据分析、技巧、安全和治理。

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底下先容了12大生成式东说念主工智能原则偏执基本旨趣。

原则1：东说念主们应该对东说念主工智能系统厚爱。

意义：确立监督机制，使东说念主类大致承担背负并保执商量。评估系统对东说念主员和组织的影响。

原则2：东说念主工智能系统应该透明、可判辨。

旨趣：遐想东说念主工智能系统以智能地进行决策。东说念主工智能系统旨在奉告东说念主们他们正在与东说念主工智能系统交互。

原则3：东说念主工智能系统应该平允对待整个东说念主。

意义：东说念主工智能系统旨在为特定东说念主口群体提供近似质料的就业

原则4：东说念主工智能系统应该赋予每个东说念主权力并让每个东说念主参与进来。

意义：东说念主工智能系统的遐想稳当企业可造访性轨范

原则5：在通盘企业实施AI微就业。

意义：快速构建把握微就业组件的应用范例。GemAI平台必须提供跨企业的基于AI的软件就业空洞目次。

原则6：援助全生命周期AI模子拓荒。

意义：生成式东说念主工智能平台援助集成的全生命周期算法拓荒体验。

原则7：遐想系统的数据质料经管

意义：考试数据可供企业AI系统使用

原则8：调治整个企业数据。

旨趣：将来自宽广系统的数据集成为调治的合股数据。数据必须是最新且实时的。

原则9：造访多模式数据

意义：该平台需要援助数据库技巧，包括关所有据存储、散布式文献系统、键值存储、图形存储以及传统应用范例。

原则10：提供企业数据治理和安全。

意义：生成式东说念主工智能平台必须提供强盛的加密、多级用户造访认证和授权限度。

原则11：罢了多云部署。

意义：生成式东说念主工智能平台必须援助多云操作。生成式东说念主工智能平台必须进行优化，以把握互异化就业。

原则12：生成式东说念主工智能治理当端到端地发展。

意义：治理、说念德、诚信和安全需要从一动手就确立起来。拓荒生成式东说念主工智能系统与通盘企业互动，从基础层面提供诚信。赋予个东说念主权力。确立执续的东说念主类学习和更正决策的过程。

六生成式AI参考架构

下图展示了生成式东说念主工智能的逻辑架构偏执枢纽组件和层。

生成式东说念主工智能的各个模块分为：

o企业平台

o东说念主工智能数据源

o东说念主工智能基础设施

o基础模子

o东说念主工智能数据存储库

o实时工程

o东说念主工智能搜索

oAPI网关

o政策经管

o生意用户

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企业平台：这些是现存的以及新的企业应用范例和平台，涵盖ERP、CRM、钞票经管、DWH、数据湖和应酬媒体等。它们使用来自AI数据源的数据并与基础模子分享。

AI数据源：数据源提供科罚业务问题所需的洞奋力。数据源是结构化的、半结构化的和非结构化的，它们来自好多开端。基于AI的科罚决策援助处理来自各式开端的整个类型的数据。

东说念主工智能基础设施：它由存储、计较援助生成东说念主工智能应用所需的大量数据的存储和处理组成。

基础模子：这些是深度学习模子。它们在大量非结构化和未标识数据上进行考试，泰国按摩群以实行特定任务。它充任其他模子的平台。为了处理大量非结构化文本，基础模子把握大型谈话模子(LLM)。

LLM是一种基于大量文本数据进行考试的AI系统，不错判辨当然谈话并生成近似东说念主类的反映。LLM模子不错使用开源模子或脱落模子构建。开源模子是现成的，不错定制。脱落模子以LLM即就业的体式提供。以下是一些LLM器用，

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基础模子经过微调，得当不同领域的采纳，况且大致使用标识数据进行短期考试，从而更好地实行特定任务。在特定任务或数据集上进一步考试预考试模子，使其适合特定应用或领域的过程称为微调。

这些模子的例子有GPT-4、BERT、PaLM2、DALL·E2和StableDiffusion。

AI数据存储库：此层主要由模子中心、博客存储和数据库组成。模子中心由经过考试和批准的模子组成，这些模子不错把柄需求配置，并充任模子检验点、权重和参数的存储库。涵盖结构化和非结构化数据源的空洞数据架构被界说为存储库的一部分。此外，数据被分类和组织，以便生成AI模子不错使用。

教唆工程：这是一个遐想、更正和优化输入教唆的过程，以诱骗生成式AI模子产生所需的输出。

AI搜索：这包括凹凸文经管、缓存和通晓搜索。凹凸文经管为模子提供来自企业数据源的联系信息。该模子不错在正确的时刻造访正确的数据以产生准确的输出。缓存不错加速反映速率。

AI安全：有助于确立强盛的安全性。AI安全必须涵盖计谋、经营和学问产权。生成式AI平台需要提供强盛的加密、多级用户造访、身份考证和授权。

API网关：利益联系者使用API网关渠说念与企业进行互动。它是耗尽者造访后端就业的单一进口点。基于客户旅程和凹凸文的就业组合和编排。此功能由API经管平台提供。

策略经管：确保对企业数据钞票的适当造访。它涵盖基于脚色的造访限度和基于内容的策略，以保护企业数据钞票。举例，HR的生成式AI模子涵盖的职工薪酬翔实信息仅由HR造访，而组织的其他部分则无法造访。

业务用户：里面和外部的各式利益联系者齐属于此层。他们是系统的主要用户。

七生成式东说念主工智能的委果用例

生成式东说念主工智能的用例用之不休，而且它们在接续发展。五行八作的企业齐在尝试以不同的形状整合生成式东说念主工智能。此外，五行八作对提高遵循和改善决策才智的需求也很高。生成式东说念主工智能应用可改善体验、裁汰资本并增多企业收入。

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1.医疗保健和制药

基于生成式东说念主工智能的应用范例可匡助医疗保健专科东说念主员提高责任遵循，提前发现潜在问题，提供洞奋力以罢了互联健康并改善患者诊治效果。它有助于：

更好的客户体验：自动化经管任务，举例处理索赔、安排预约和经管医疗纪录。

患者健康选录：通过生成个性化的患者健康选录、加速患者反映时刻并改善患者体验来提供医疗决策援助。

加速出书物分析速率：生成式东说念主工智能通过比以往更快地分析来自多个开端的大量数据，有助于减少创建特定药物盘考出书物所需的时刻。它有助于加速照应速率和质料。它还不错提高药物纳降性。

个性化医疗：把柄患者的基因组成、病史、生涯形状等制定基于生成东说念主工智能的个性化诊治谋划。

医疗保健捏造助手：它为最终用户提供对话式且山外有山的造访形状，以获取最联系、最准确的医疗保健就业和信息。

2.制造业

生成式东说念主工智能使制造商大致把握其数据创造更多东西，从而激动预测性惊叹和需求预测的发展。它还有助于模拟制造质料、提高分娩速率和材料遵循。

预测性惊叹：匡助猜想机器偏执部件的使用寿命。主动向技巧东说念主员提供联系零件和机器维修和更换的信息。这有助于减少停机时刻。

绩效遵循：主动预测问题。它涵盖实时分娩中断风险、瓶颈和安全风险。

生成式东说念主工智能在制造业的其他用途包括：

·产量、能源和产量优化

·数字模拟

·销售和需求预测

·物流汇注优化

3.零卖

生成式东说念主工智能有助于个性化家具、品牌经管、优化营销和销售行径。它使零卖商大致更精准地把柄客户需求定制家具。它有助于援助动态订价和经营。

个性化家具：使零卖商大致提供定制的体验、家具、订价和谋划。它还有助于罢了在线和实体购物体验的当代化。

动态订价和谋划：预测不同家具的需求，为订价和库存决策提供更大的信心。

生成式东说念主工智能在零卖业的其他用途包括：

·行径经管

·内容经管

·增强客户援助

·搜索引擎优化

4.银行业

生成式东说念主工智能应用范例有助于为客户提供个性化的银行体验。它更正了金融模拟，拓荒了风险分析和诈骗精通。

风险缓解和投资组合优化：生成式东说念主工智能匡助银行构建数据基础，以拓荒风险模子，识别影响银行的事件，怎样缓解风险并优化投资组合。

客户模式分析：生成式东说念主工智能不错大界限分析历史银行数据中的模式，匡助客户司理和客户代表识别客户偏好、预测需求并创造个性化的银行体验。

客户财务经营：生成式东说念主工智能可用于自动化客户就业、识别客户行径趋势、预测客户需乞降偏好。这有助于更好地了解客户并提供个性化建议。

生成式东说念主工智能在银行业的其他用途包括：

·反洗钱法例

·遵照

·财务模拟

·苦求东说念主模拟

·下一步最好算作

·风险分析

·精通糊弄

5.保障

生成式东说念主工智能分析和处理大量数据的才智有助于准确评估风险和有用处理索赔。各式数据类别包括客户反馈、索赔纪录、保单纪录和经济气象等。

客户援助：生成式东说念主工智能不错通过翻译客户查询并以客户首选谈话回答来提供多谈话客户就业。

政策经管：生成式东说念主工智能分析与客户政策、各式政策文献、客户反馈、应酬媒体文献联系的大量非结构化数据，以实施更好的政策经管。

索赔经管：生成式东说念主工智能有助于分析各式索赔工件，以提高索赔经管的全体遵循和有用性。

生成式东说念主工智能在保障行业的其他用途包括：

·客户疏导

·笼罩范围证实

·家具的交叉销售和追加销售

·加速家具拓荒生命周期

·家具更动

6.训导

生成式东说念主工智能有助于流通考验和学生。它还使考验、经管东说念主员和技巧更动者之间的和洽成为可能，从而为学生提供更好的训导。

学生赋能：生成式东说念主工智能匡助学生进行实时课程翻译，翻译谈话多各种种。匡助盲东说念主学生罢了课堂无遮拦。

学生到手：长远分析学生的到手并匡助考验作念出怎样改善学生得益的理智决定。

7.电信

电信行业采纳生成式东说念主工智能可提高运营遵循和汇注性能。在电信行业，生成式东说念主工智能可用于：

·分析主顾购买模式

·个性化就业推选

·提高销量，

·经管客户赤忱度

·洞悉客户偏好

·更好的数据和汇注安全性，增强诈骗检测。

8.政务部门

数字政府的标的是确立互联政府，提供更好的公民就业。生成式东说念主工智能使这些公民就业大致更有用地就业公民，并保护玄妙信息。

灵敏城市：生成式东说念主工智能有助于收费经管、交通优化和可执续性。

更好的公民就业：通过追踪、搜索和对话机器东说念主为公民提供更方便的联网政府就业。

使用生成式东说念主工智能罢了的其他就业包括：

·就业运营优化

·联结中心自动化

八生成式东说念主工智能的公正

以下是生成式东说念主工智能改变行业的上风，

·作念得更好、作念更多的责任

·创造更多更好的内容

·个性化客户体验并构兵合适的客户

·识别新的客户旅程并识别新的受众

·通过增强聊天和搜索体验改善客户互动

·增强创造力和使用创造器用的才智

·通过对话界面和选录探索大量非结构化数据

·改变行径、受众、体验、旅程和见地。

·匡助营销团队建议更好的方针，更快地实行行径并创造愈加个性化的体验。

九面前生成式东说念主工智能的局限性

面前企业在实施生成式东说念主工智能科罚决策时濒临的主要挑战是：

数据准备：东说念主工智能的数据源识别、算法的数据标识、数据经管、数据治理、数据政策、数据安全和数据存储是企业濒临的挑战。

可靠性：考试后的模子是黑匣子，对最终用户莫得任何印迹。这可能会导致曲折、无益和不安全的扫尾。

安全风险：云模子可能会透露脱落数据、IP、PII和模子交互历史纪录。

技巧复杂性：LLM的数据准备、算法遐想、模子构建、模子考试是一项复杂的任务。考试的计较识别、云识别和部署齐是复杂的任务。

大界限定制：企业业务需求需要对基础模子进行大量精致颐养和实时工程。

手段差距：生成式东说念主工智能谋划需要机器学习/深度学习/快速工程/大型谈话模子专科学问来构建和考试基础模子。好多企业短少这些手段资源，况且里面莫得这些资源。企业构建算法和模子以知足业务需求将是一个挑战。

生成式东说念主工智能模子的其他挑战包括：

·不受限度的输出

·不能预测的输出

·生成可能曲折或犯法的输出

·版权和法律挑战

十使用生成式东说念主工智能的枢纽到手成分

在大多数情况下，企业的IT部门会为了应酬裁汰资本的业务压力而启动生成式AI的采纳。他们以极大的暖和动手这项谋划，但一段时刻后，这项谋划便自行消退。这可能是由于高层经管东说念主员短少承诺、将要点滚动到其他新谋划、经营不周和期许不切实质。

以下是通盘企业生成式东说念主工智能谋划要科罚的枢纽到手成分。

CXO需要关注的是，

制定计谋并指导治理

确立生成式东说念主工智能治理委员会，匡助指导企业决策

确保生成式东说念主工智能计谋与业务计谋保执一致

向各利益联系者了了传达生成式东说念主工智能的标的

取得同业的援助

发扬实行生成式东说念主工智能的公正，以及对企业的资本和风险

界说标的

整个利益联系方的参与和积极参与

引入业务

确立负背负的东说念主工智能文化

保执势头

通过依期审查来监控生成式东说念主工智能谋划

条目依期更新当代化表情

生成式东说念主工智能的采纳是一个执续的过程，需要依期评估

饱读舞职工对生成式东说念主工智能的兴味

IT指导者应要点关注的是，

依期进行生成式东说念主工智能采纳情况审查

部署具有适当手段组合的教化丰富的参谋人团队

细则得当采纳生成式东说念主工智能的应用范例，以经济高效且可靠的形状知足业务需求

纳入审计。这有助于企业制定和部署政策，以保护企业免受版权骚扰和脱落数据透露等风险

细则建议的算作决策

创建生成式AI采纳框架

简化数据源、东说念主才和技巧

确立生意案例

发扬每个潜在生成式东说念主工智能表情的资本和风险，包括不遴选任何算作的契机资本

民主化念念想，截至分娩。驻守职工启动未经测试和不受监管的东说念主工智能表情

允许职工进行实验，但无需具备使用生成式东说念主工智能的才智

确立非凡中心

耕种职工的生成式东说念主工智能手段

构建用例和最小可行家具

实时界说并进行微调

生成式东说念主工智能团队将要点关注

收罗联系且挑升念念的数据

IT利益联系者和枢纽SME/资源是否大致按照谋划实时并偶而刻参加进行信息分享、研讨会、访谈、考核、考核扫尾考证和联系行径

针对客户痛点建议一系列正确的问题，引颈生成式东说念主工智能实践

识别动态数据

检验现存数据并适当使用

准备动态数据。动态数据包括表格、图像、视频、文本、代码等。

连忙识别

教唆识别

颐养AI在运行阶段使用的教唆

微调教唆以科罚不准确和有偏见的输出

构建标的架构

创建标的参考架构

创建生成式东说念主工智能采纳道路图

小结

生成式东说念主工智能在企业中的应用越来越无为，致使可能走向工业化。

了解生成式东说念主工智能基础学问，以细则业务用例。制定通盘企业的数据和东说念主工智能计谋。细则需要LLM的用例的最高价值。

生成式AI平台不错是开源的，也不错是脱落的，援助基于轨范的集成(API)，使用ML和DL库和数据经管器用。生成式AI的应用接续发展，有助于：

为新家具创造创意

从头构想用户体验

重塑责任进程

培训职工以激动生成式东说念主工智能驱动的谋划。沟通从头培训和耕种职工手段，以便有用地使用生成式东说念主工智能。科罚并随时了解与东说念主工智能联系的新兴说念德准则和法例。

临了，生成式东说念主工智能是一个契机，而不是咱们的竞争敌手。它不会取代东说念主类，但会匡助下一代企业取得到手。

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