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从数据到生成式AI，是该重新思考风险的时候了
AI大模型训练的高耗能、AI对语言情感和伦理道德的把握程度、AI对假消息和公众舆论的操纵、生成式AI在人类创新创造中的角色……在生成式AI加速奔跑的今天，有些问题依然值得我们细细思考。
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如何利用生成式人工智能进行精确编码
在可维护性方面，它通过有效的格式化提高代码的可读性，促进项目的长期可持续性。值得注意的是，生成式人工智能通过消除未使用的依赖项、优化性能和生成单元测试用例来简化应用程序，以增强整体代码质
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百模大战进入收敛期，生成式AI初创公司如何脱颖而出？
今年开始，基于大模型的生成式AI技术让机器的智力第一次有机会接近专业投资经理水平，这对于整个金融资管行业而言是一个真正意义上的相变点。立足于这个行业的创业者们，则大多经历了从年初的巨大兴奋到年末淡然的情绪转变。
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生成式人工智能如何助力数据工程的优化
数据工程对于企业而言，是提炼用户反馈、为产品开发提供方向的重要手段。而在生成式人工智能出现在人们的视野后，不少企业都试图通过其对数据工程进行更加深入的优化，提升产品的核心竞争力。接下来，就让我们一同来了解下生成式人工智能是如何帮助数据工程进行优化的吧。
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深入研究多模态生成式人工智能
多模态生成人工智（GenAI）能被认为是我们实现通用人工智能道路上的下一件大事。这是一个经过设计、理论化和实施的概念，旨在提供多感官沉浸式体验。其从多种数据类型的组合中提取输出，以提供见解、内容等响应。
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生成式 AI 如何改善企业知识管理？
几十年来，知识管理团队一直采用长篇内容，并对文章进行冗长的编辑和审批流程。然而，这种方法已经变得太慢，无法跟上现代企业的需求，Forrester Research首席分析师Julie Mohr说。为了提高组织捕获、更新和共享知识的速度，许多知识管理团队已经开始实施生成式 AI。
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矢量数据库如何增强生成式人工智能
以ChatGPT为代表的生成式人工智能(GenAI)的出现和大型语言模型(LLM)的兴起，重塑了我们对人工智能潜力的看法。这些发展不仅改变了开发人员构建人工智能应用的方式，而且还促进了新的开发工具的出
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生成式人工智能如何改变生活？
自从ChatGpt和生成式人工智能出现以来已经快一年了，基于AI的工具抓住了我们大众的想象力。创造性地使用这些工具的故事继续成为头条新闻。技术人员忙于弄清楚API、LLM，并开始学习自托管LLM以创建自己的“私有GPT”。
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Midjourney生成能力惊人 但研究发现它并不理解自己生成的东西
近年来，生成式 AI模型如GPT-4和Midjourney引发了全球关注，它们展现了惊人的生成能力，能够以令人信服的质量输出文本和视觉内容。然而，与此同时，人们也开始关注这些模型是否能够理解它们所生成的内容。这引发了一个有趣的问题，即AI能否理解自己生成的东西。
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云和生成式人工智能未来趋势
2023年、2024年及以后的业务格局将以数据的不断增长为标志，这将高效数据管理的需求推向了新的高度。云技术和生成式人工智能是应对这一挑战和推动业务成功不可或缺的支柱。云迁移不仅可以节省大量成
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