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“对于AI嵌入式产品,他们开始思考:算法的透明度如何?这些算法中存在多少偏见?训练数据的真实性怎样?如果部分训练数据不真实,如何将其从学习模型中剔除?以及,是否建立了必要的人类监督与验证机制——那至关重要的最终检查?这些流程具体是怎样的?”

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值得注意的是,准则一:驱动业务实质进展在科技领域,有时会陷入追求构建精妙技术架构的诱惑,却忽视了这是否是解决客户实际问题的最佳途径。我们仍身处“人工智能包装”的热潮中,许多公司仅在传统解决方案上覆盖一层薄薄的AI功能,只为贴上AI标签。

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