出现的非常现实的隐私

jakir07

多好处例如您可以避免将数据连接到 产品时可能问题。换句话说，如果你想在自己的业务数据上实现MLG，你可以自己做；你不需要去其他地方。这种好处怎么强调都不为过。考虑到行业和公众对隐私和数据管理的担忧，明智的做法是保持谨慎，而不是被大型科技公司的营销努力所诱惑。 我们观察到的一个相关趋势是特定领域的语言模型。尽管这也开始出现，但根据您自己的数据调整公开可用的通用 GLM 可以为开发非常有用的信息检索工具奠定基础。例如，它可以用于产品信息、内容或内部文档。在接下来的几个月中，我们认为我们将看到更多它被用来帮助客户服务人员或允许内容创建者更自由、更高效地进行实验的例子。 如果生成式人工智能变得更加针对特定领域，那么问题仍然是这对人类真正意味着什么。然而，我认为，与当前许多灾难性的愿景相比，这种对人工智能中期未来的愿景的威胁性和恐惧性要小得多。

通过在生成式人工智能和更具体、专业的数据集之间建立更好的联系，随着时间的推移，人们应该与它建立一种微妙不同的关系。它将失去其所谓无所不知的神秘主义，而将融入我们的环境中。 事实上，这并不是什么新鲜事。t是软件开发人员如何在非常具体的环境中使用人工智能来解决 冰岛 WhatsApp 号码列表 问题的一个很好的例子。尽管它被宣传为“你的人工智能编程伙伴”，但我们不会称其为“配对”——最好将其描述为一个强大的、上下文敏感的 。 例如，我的一位同事使用  不是为了完成工作，而是在她探索新的编程语言时作为支持她的一种方式；它可以帮助您以在您先前的知识和经验的背景下有意义的方式理解语言的语法或结构。



当我们不再注意到生成式人工智能并且关于它能做什么的说法减少时，我们就会知道生成式人工智能正在取得成功。事实上，我们应该愿意接受它的成功可能看起来相当平淡的事实。当然，这并不重要；一旦我们意识到他并不知道所有事情，而且他永远不会知道所有事情，那么他就会开始变得真正有用​​。认识雷米·萨尔塞多 从招聘人员到人才业务合作伙伴 的职业机会的生活博客 您对科技行业专业人士横向职业转变的增长趋势感到好奇吗？最近，我们有幸采访了 她曾是 的招聘人员，现在担任我们智利办事处的人才业务合作伙伴。她将分享她在探索技术行业不同角色时获得的关于该主题的独特经验和见解。 作为招聘人员，您不想错过她所提供的宝贵知识并指导候选人考虑职业转变。因此，让我们深入探讨这个主题，探索技术领域成功横向职业转型的秘诀。