不关心人工智能进行标准化

如果你测试的能力,而只是想知道它能多好地完成你想要做的事情,这仍然是好消息。报告称:G在跟踪用户意图的能力上比以前的模型有了显著的提高。在提交给aG和nAA的,提示数据集中,的提示中,G生成的响应比G生成的响应更受欢迎。因此,G比G更有可能满足您的需求。这很棒。不过,重要的是要记住,尽管性能有所提高,但新模型仍然存在我们从现有A朋友那里了解和喜爱的所有相同限制。报告中另一段引文:尽管G功能强大,但它与早期的G模型具有类似的局限性:它并不完全可靠例如,可能会出现“幻觉”,上下文窗口有限,并且不会从经验中学习。

使用的输出时应小心谨慎

特别是在可靠性很重要的情况下。事实上,幻觉可能会成为比以前更大的问题,因为人工智能越先进,人们就越容易相信它说的话。有了G和G,人们很清楚模型会完全编造东西,因为这种情况发生得太频繁了。随着更新、更好的模型 澳洲手机号 出现这种情况的频率越来越低,当它们真的出现幻觉时,我们可能无法注意到或核实它,这种风险就更大了。所以朋友们,请保持警惕。但这也是一激动人心的时代。A内容不是未来,它已经存在。你可能被来自中小企业的“专家观点”淹没,这些观点显然是建立在aG上的,自由职业者认为他们会通过你的A检测系统偷偷摸摸地获取一些东西,或者来自当今向内容人员推销的数千种新A工具之一的冷电子邮件。

你的信息流肯定一直都是除

了裁员色情内容。您可能不会欢迎我们的新机器人霸主,但不利用人工智能是愚蠢的。谷歌和其他搜索引擎决定不允许任何使用人工智能制作的内容排名的可能性极小人工智能已经融入搜索。明智地使用人工智能也会让您的简历看 全部 100 起来不错,并且可以合法地帮助您用更少的资源做更多的事情这是所有营销领导者都曾从首席财务官那里听到过的命令。发挥人工智能的优势人工智能不会进行原创研究,不会创造思想领导力,甚至不会讲真话。但人工智能可以写作。

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