Wat is 'n KI-maatskappy?

Wat is 'n KI-maatskappy?

Kort antwoord: 'n KI-maatskappy is een wie se kernproduk, waarde of mededingende voordeel op KI staatmaak - verwyder die KI en die aanbod stort in duie of word dramaties slegter. As die KI môre misluk en jy steeds met sigblaaie of basiese sagteware kan lewer, is jy waarskynlik KI-geaktiveerd, nie KI-inheems nie. Ware KI-maatskappye onderskei deur data, evaluering, ontplooiing en noue iterasielusse.

Belangrike wegneemetes:

Kernafhanklikheid : As die verwydering van KI die produk breek, kyk jy na 'n KI-maatskappy.

Eenvoudige toets : As jy sonder KI kan voortbeweeg, is jy waarskynlik KI-geaktiveer.

Operasionele seine : Spanne wat drywing, evalueringsstelle, latensie en mislukkingsmodusse bespreek, is geneig om die harde werk te doen.

Misbruikweerstand : Bou beskermings-, moniterings- en terugrolplanne vir wanneer modelle faal.

Kopersondersoek : Vermy KI-washing deur meganismes, statistieke en duidelike databeheer te eis.

Wat is 'n KI-maatskappy? Infografika

“KI-maatskappy” word so vrylik rondgegooi dat dit die risiko loop om alles en niks op een slag te beteken nie. Een opstartmaatskappy eis KI-status omdat dit 'n outovoltooiingsboks bygevoeg het. 'n Ander maatskappy lei modelle op, bou gereedskap, verskeep produkte en ontplooi dit in produksieomgewings ... en word steeds in dieselfde emmer geplaas.

Dus het die etiket skerper kante nodig. Die verskil tussen 'n KI-inheemse besigheid en 'n standaardbesigheid met 'n ligte tikkie masjienleer wys vinnig sodra jy weet waarna om te soek.

Artikels wat jy dalk na hierdie een wil lees:

🔗 Hoe KI-opskaling werk
Leer hoe modelle detail byvoeg om beelde skoon te vergroot.

🔗 Hoe KI-kode lyk
Sien voorbeelde van gegenereerde kode en hoe dit gestruktureer is.

🔗 Wat 'n KI-algoritme is
Verstaan ​​algoritmes wat KI help om te leer, te voorspel en te optimaliseer.

🔗 Wat KI-voorverwerking is
Ontdek stappe wat data skoonmaak, etiketteer en formateer vir opleiding.

Wat 'n KI-maatskappy is: die skoon definisie wat standhou ✅

'n Praktiese definisie:

'n KI-maatskappy is 'n besigheid waarvan die kernproduk, waarde of mededingende voordeel van kunsmatige intelligensie afhang - wat beteken dat as jy die KI verwyder, die maatskappy se "ding" in duie stort of dramaties versleg. ( OESO , NIST AI RMF )

Nie “ons het KI een keer in 'n hackathon gebruik” nie. Nie “ons het 'n kletsbot by die kontakbladsy gevoeg” nie. Meer soos:

  • Die produk is 'n KI-stelsel (of word deur een end-tot-end aangedryf) ( OESO )

  • Die maatskappy se voordeel kom van modelle, data, evaluering en iterasie ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure )

  • Die KI is nie 'n kenmerk nie - dis die enjin 🧠⚙️

Hier is 'n maklike maagtoets:

Stel jou voor hoe die KI môre faal. As kliënte jou steeds sou betaal en jy met sigblaaie of basiese sagteware kon sukkel, is jy waarskynlik KI-geaktiveerd, nie KI-inheems nie.

En ja, daar is 'n vae middelarea. Soos 'n foto wat deur 'n mistige venster geneem is... nie 'n goeie metafoor nie, maar jy kry die idee 😄

Die verskil tussen "KI-maatskappy" en "KI-geaktiveerde maatskappy" (hierdie deel spaar argumente) 🥊

Die meeste moderne besighede gebruik een of ander vorm van KI. Dit alleen maak hulle nie 'n KI-maatskappy nie. ( OESO )

Gewoonlik 'n KI-maatskappy:

  • Verkoop KI-vermoë direk (modelle, ko-pilote, intelligente outomatisering)

  • Bou eie KI-stelsels as die kernproduk

  • Het ernstige KI-ingenieurswese, evaluering en implementering as 'n kernfunksie ( Google Cloud MLOps )

  • Leer voortdurend uit data en verbeter prestasie as 'n sleutelmaatstaf 📈 ( Google MLOps Witboek )

Gewoonlik 'n KI-geaktiveerde maatskappy:

  • Gebruik KI intern om koste te besnoei, werkvloei te versnel of teikenstelling te verbeter

  • Verkoop steeds iets anders (kleinhandelgoedere, bankdienste, logistiek, media, ens.)

  • Kan KI met tradisionele sagteware vervang en steeds “homself wees”

Voorbeelde (doelbewus generies, want handelsmerkdebatte is vir sommige mense 'n stokperdjie):

  • 'n Bank wat KI gebruik vir bedrogopsporing - KI-geaktiveer

  • 'n Kleinhandelaar wat KI gebruik vir voorraadvoorspelling - KI-geaktiveer

  • 'n Maatskappy wie se produk 'n KI-kliëntediensagent is - waarskynlik 'n KI-maatskappy

  • 'n Platform wat modelmonitering-, evaluerings- en ontplooiingsinstrumente verkoop - KI-maatskappy (infrastruktuur) ( Google Cloud MLOps )

So ja ... jou tandarts mag dalk KI gebruik vir die skedulering van herinneringe. Dit maak hulle nie 'n KI-maatskappy nie 😬🦷

Wat maak 'n goeie weergawe van 'n KI-maatskappy 🏗️

Nie alle KI-maatskappye is dieselfde gebou nie, en sommige is in werklikheid meestal vibrasies en waagkapitaal. 'n Goeie weergawe van 'n KI-maatskappy is geneig om 'n paar eienskappe te deel wat oor en oor verskyn:

  • Duidelike probleemeienaarskap : hulle los 'n spesifieke pyn op, nie "KI vir alles" nie

  • Meetbare uitkomste : akkuraatheid, tydbesparing, kostevermindering, minder foute, hoër omskakeling - kies iets en hou dit dop ( NIST AI RMF )

  • Datadissipline : datakwaliteit, toestemmings, bestuur en terugvoerlusse is nie opsioneel nie ( NIST AI RMF )

  • Evalueringskultuur : hulle toets modelle soos volwassenes - met maatstawwe, randgevalle en monitering 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Implementeringswerklikheid : die stelsel werk in deurmekaar daaglikse toestande, nie net in demonstrasies nie

  • 'n Verdedigbare voordeel : domeindata, verspreiding, werkvloei-integrasie of eie gereedskap (nie net "ons noem dit 'n API nie")

'n Verrassend veelseggende teken:

  • As 'n span praat oor latensie, drywing, evalueringsstelle, hallusinasies en mislukkingsmodusse , doen hulle waarskynlik regte KI-werk. ( IBM - Modeldrywing , OpenAI - hallusinasies , Google Cloud MLOps )

  • As hulle meestal praat oor "revolusionêre sinergie met intelligente vibrasies", wel ... jy weet hoe dit is 😅

Vergelykingstabel: algemene KI-maatskappy-"tipes" en wat hulle verkoop 📊🤝

Hieronder is 'n vinnige, effens onvolmaakte vergelykingstabel (soos daaglikse besigheid). Pryse is "tipiese prysstyle", nie presiese syfers nie, want dit wissel baie.

Opsie / “Tipe” Beste gehoor Prys (tipies-agtig) Hoekom dit werk
Stigtingmodelbouer Ontwikkelaars, ondernemings, almal… soort van Gebruiksgebaseerde, groot kontrakte Sterk algemene modelle word 'n platform - die "bedryfstelsel-agtige" laag ( OpenAI API-pryse )
Vertikale KI-toepassing (regs, medies, finansies, ens.) Spanne met spesifieke werkvloeie Subskripsie + sitplekpryse Domeinbeperkings verminder chaos; akkuraatheid kan styg (wanneer dit reg gedoen word)
KI-kopilot vir kenniswerk Verkope, ondersteuning, ontleders, bedrywighede Per gebruiker maandeliks Bespaar vinnig tyd, integreer in daaglikse gereedskap ... taai wanneer dit goed is ( Microsoft 365 Copilot-pryse )
MLOps / Model Ops Platform KI-spanne in produksie Ondernemingskontrak (soms pynlik) Monitering, ontplooiing, bestuur - onseksieus maar noodsaaklik ( Google Cloud MLOps )
Data + Etiketteringsmaatskappy Modelbouers, ondernemings Per taak, per etiket, gemeng Beter data klop verbasend dikwels "'n meer gevorderde model" ( MIT Sloan / Andrew Ng oor data-gesentreerde KI )
Edge KI / KI op die toestel Hardeware + IoT, privaatheidsswaar organisasies Per toestel, lisensiëring Lae latensie + privaatheid; werk ook vanlyn (groot ding) ( NVIDIA , IBM )
KI-konsultasie / integrator Nie-KI-inheemse organisasies Projekgebaseerde, behouers Beweeg vinniger as interne aanstelling - maar hang in die praktyk van talent af
Evaluering / Veiligheidsgereedskap Spanne se versendingsmodelle Gelaagde intekening Help om stille mislukkings te vermy - en ja, dit maak baie saak ( NIST AI RMF , OpenAI - hallusinasies )

Let op iets. “KI-maatskappy” kan baie verskillende besighede beteken. Sommige verkoop modelle. Sommige verkoop grawe vir modelbouers. Sommige verkoop klaarprodukte. Dieselfde etiket, heeltemal ander werklikheid.

Die hoofargetipes van KI-maatskappye (en wat hulle verkeerd doen) 🧩

Kom ons gaan 'n bietjie dieper, want dit is waar mense struikel.

1) Model-eerste maatskappye 🧠

Hierdie bou of verfyn modelle. Hul sterkpunt is gewoonlik:

  • navorsingstalent

  • berekeningsoptimalisering

  • evaluering- en iterasielusse

  • hoëprestasie-bedieningsinfrastruktuur ( Google MLOps Witboek )

Algemene valkuil:

  • Hulle neem aan dat "'n beter model" outomaties gelyk is aan "'n beter produk."
    Dit is nie die geval nie. Gebruikers koop nie modelle nie, hulle koop uitkomste.

2) Produk-eerste KI-maatskappye 🧰

Hierdie integreer KI in 'n werkvloei. Hulle wen deur:

  • verspreiding

  • UX en integrasie

  • sterk terugvoerlusse

  • betroubaarheid meer as rou intelligensie

Algemene valkuil:

  • Hulle onderskat modelgedrag in die natuur. Regte gebruikers sal jou stelsel op nuwe en kreatiewe maniere breek. Daagliks.

3) Infrastruktuur KI-maatskappye ⚙️

Dink aan monitering, ontplooiing, bestuur, evaluering, orkestrering. Hulle wen deur:

Algemene valkuil:

  • Hulle bou vir gevorderde spanne en ignoreer almal anders, en wonder dan hoekom aanvaarding stadig is.

4) Data-gesentreerde KI-maatskappye 🗂️

Hierdie fokus op datapyplyne, etikettering, sintetiese data en databestuur. Hulle wen deur:

Algemene valkuil:

  • Hulle oordryf die idee dat “data alles oplos.” ​​Data is kragtig, maar jy benodig steeds goeie modellering en sterk produkdenke.

Wat sit binne 'n KI-maatskappy onder die enjinkap: die stapel, rofweg 🧱

As jy agter die gordyn loer, deel die meeste werklike KI-maatskappye 'n soortgelyke interne struktuur. Nie altyd nie, maar dikwels.

Datalaag 📥

  • versameling en inname

  • etikettering of swak toesig

  • privaatheid, toestemmings, bewaring

  • terugvoerlusse (gebruikerskorreksies, uitkomste, menslike hersiening) ( NIST AI RMF )

Modellaag 🧠

Produklaag 🧑💻

  • Gebruikerservaring wat onsekerheid hanteer (vertrouensaanwysings, "hersienings"-toestande)

  • relings (beleid, weiering, veilige voltooiing) ( NIST AI RMF )

  • werkvloei-integrasie (e-pos, CRM, dokumente, kaartjies, ens.)

Ops-laag 🛠️

En die deel wat niemand adverteer nie:

  • menslike prosesse - beoordelaars, eskalasie, kwaliteitsversekering, en kliënteterugvoerpyplyne.
    KI is nie "stel dit en vergeet dit" nie. Dis meer soos tuinmaak. Of soos om 'n troeteldierwasbeer te besit. Dit kan oulik wees, maar dit sal jou kombuis absoluut verwoes as jy nie kyk nie 😬🦝

Besigheidsmodelle: hoe KI-maatskappye geld maak 💸

KI-maatskappye is geneig om in 'n paar algemene monetariseringsvorme te val:

  • Gebruiksgebaseerd (per versoek, per teken, per minuut, per beeld, per taak) ( OpenAI API-pryse , OpenAI - tekens )

  • Sitplekgebaseerde intekeninge (per gebruiker per maand) ( Microsoft 365 Copilot-pryse )

  • Uitkomsgebaseerde pryse (skaars, maar kragtig - betaal per omskakeling of opgeloste kaartjie)

  • Ondernemingskontrakte (ondersteuning, nakoming, SLA's, pasgemaakte implementering)

  • Lisensiëring (op toestel, ingebed, OEM-styl) ( NVIDIA )

'n Spanning wat baie KI-maatskappye in die gesig staar:

  • Kliënte wil voorspelbare besteding hê 😌

  • KI-koste kan wissel na gelang van gebruik en modelkeuse 😵

So goeie KI-maatskappye word baie goed in:

  • roeteer take na goedkoper modelle wanneer moontlik

  • kasresultate

  • groeperingsversoeke

  • beheer van konteksgrootte

  • ontwerp van gebruikerservaring wat "oneindige promptspirale" ontmoedig (ons het dit almal al gedoen...)

Die gragvraag: wat maak 'n KI-maatskappy verdedigbaar 🏰

Dit is die pittige deel. Baie mense neem aan die grag is "ons model is beter." Soms is dit, maar dikwels ... nie.

Algemene verdedigbare voordele:

  • Eiendomsdata (veral domeinspesifiek)

  • Verspreiding (ingebed in 'n werkvloei waarin gebruikers reeds woon)

  • Oorskakelkoste (integrasies, prosesveranderinge, spangewoontes)

  • Handelsmerkvertroue (veral vir domeine met hoë risiko's)

  • Operasionele uitnemendheid (die verskaffing van betroubare KI op skaal is moeilik) ( Google Cloud MLOps )

  • Menslike-in-die-lus-stelsels (hibriede oplossings kan suiwer outomatisering oortref) ( NIST AI RMF , EU AI-wet - menslike toesig (Artikel 14) )

'n Effens ongemaklike waarheid:
Twee maatskappye kan dieselfde onderliggende model gebruik en steeds heeltemal verskillende resultate hê. Die verskil is gewoonlik alles rondom die model - produkontwerp, evaluasies, datalusse en hoe hulle mislukking hanteer.

Hoe om KI-wasgoed raak te sien (ook bekend as “ons het vonkel bygevoeg en dit intelligensie genoem”) 🚩

As jy evalueer wat 'n KI-maatskappy in die natuur is, let op hierdie rooi vlae:

  • Geen duidelike KI-vermoë beskryf nie : baie bemarking, geen meganisme nie

  • Demo-magie : indrukwekkende demonstrasie, geen melding van randgevalle nie

  • Geen evalueringsverhaal nie : hulle kan nie verduidelik hoe hulle betroubaarheid toets nie ( Google Cloud MLOps )

  • Handgegolfde data-antwoorde : onduidelik waar data vandaan kom of hoe dit bestuur word ( NIST AI RMF )

  • Geen plan vir monitering nie : hulle tree op asof modelle nie dryf nie ( IBM - Modeldrift )

  • Hulle kan nie mislukkingsmodusse verduidelik nie : alles is "byna perfek" (niks is nie) ( OpenAI - hallusinasies )

Groen vlae (die kalmerende teenoorgestelde) ✅:

As jy een bou: 'n praktiese kontrolelys om 'n KI-maatskappy te word 🧠📝

As jy probeer om van "KI-geaktiveerd" na "KI-maatskappy" oor te skakel, is hier 'n werkbare pad:

  • Begin met een werkvloei wat genoeg mense seermaak dat hulle sal betaal om dit reg te stel

  • Instrumentuitkomste vroeg (voor jy skaal)

  • Bou 'n evalueringstel uit werklike gebruikersgevalle ( Google Cloud MLOps )

  • Voeg terugvoerlusse van dag een af ​​by

  • Maak relings deel van die ontwerp, nie 'n nagedagte nie ( NIST AI RMF )

  • Moenie oorbou nie - stuur 'n smal wig wat betroubaar is

  • Behandel ontplooiing soos 'n produk, nie 'n laaste stap nie ( Google Cloud MLOps )

Ook teenintuïtiewe advies wat werk:

  • Spandeer meer tyd aan wat gebeur wanneer die KI verkeerd is as wanneer dit reg is.
    Dis waar vertroue gewen of verloor word. ( NIST AI RMF )

Slotopsomming 🧠✨

So ... wat 'n KI-maatskappy is, kom neer op 'n eenvoudige ruggraat:

Dis 'n maatskappy waar KI die enjin is , nie die versiering nie. As jy die KI verwyder en die produk ophou om sin te maak (of sy voorsprong verloor), kyk jy waarskynlik na 'n ware KI-maatskappy. As KI net een instrument onder baie is, is dit meer akkuraat om dit KI-geaktiveerd te noem.

En albei is goed. Die wêreld het albei nodig. Maar die etiket maak saak wanneer jy belê, aanstel, sagteware koop, of probeer uitvind of jy 'n robot of 'n kartonuitknipsel met googly-oë verkoop word 🤖👀

Gereelde vrae

Wat tel as 'n KI-maatskappy teenoor 'n KI-geaktiveerde maatskappy?

'n KI-maatskappy is een waar die kernproduk, waarde of mededingende voordeel van KI afhang - verwyder die KI en die aanbod stort in duie of word dramaties swakker. 'n KI-geaktiveerde maatskappy gebruik KI om bedrywighede te versterk (soos voorspelling of bedrogopsporing), maar verkoop steeds iets wat fundamenteel nie-KI is nie. 'n Eenvoudige toets: as die KI môre faal en jy steeds met basiese sagteware kan funksioneer, is jy waarskynlik KI-geaktiveerd.

Hoe kan ek vinnig vasstel of 'n besigheid werklik 'n KI-maatskappy is?

Dink na oor wat gebeur as die KI ophou werk. As kliënte steeds sou betaal en die besigheid kan sukkel met sigblaaie of tradisionele sagteware, is dit waarskynlik nie KI-inheems nie. Ware KI-maatskappye is ook geneig om in konkrete operasionele terme te praat: evalueringsstelle, latensie, drywing, hallusinasies, monitering en mislukkingsmodusse. As dit alles bemarking is en geen meganisme nie, is dit 'n rooi vlag.

Moet jy jou eie model oplei om 'n KI-maatskappy te wees?

Nee. Baie KI-maatskappye bou sterk produkte bo-op bestaande modelle en kwalifiseer steeds as KI-inheems wanneer KI die enjin van die produk is. Wat saak maak, is of modelle, data, evaluering en iterasielusse prestasie en differensiasie dryf. Eie data, werkvloei-integrasie en streng evaluering kan 'n werklike voordeel skep, selfs sonder opleiding van nuuts af.

Wat is die hooftipes KI-maatskappye, en hoe verskil hulle?

Algemene tipes sluit in fondamentmodelbouers, vertikale KI-toepassings (soos regs- of mediese gereedskap), ko-pilote vir kenniswerk, MLOps/modelbedryfsplatforms, data- en etiketteringsbesighede, rand-/op-toestel-KI, konsultante/integreerders, en evaluering-/veiligheidsgereedskapverskaffers. Hulle kan almal "KI-maatskappye" wees, maar hulle verkoop baie verskillende dinge: modelle, finale produkte, of die infrastruktuur wat produksie-KI betroubaar en bestuurbaar maak.

Hoe lyk die tipiese KI-maatskappystapel onder die enjinkap?

Baie KI-maatskappye deel 'n rowwe stapel: 'n datalaag (versameling, etikettering, bestuur, terugvoerlusse), 'n modellaag (basismodelkeuse, fyn afstemming, RAG/vektor-soektog, evalueringsuites), 'n produklaag (UX vir onsekerheid, beskermingsmaatreëls, werkvloei-integrasie), en 'n operasionele laag (monitering vir drywing, voorvalreaksie, kostebeheer, oudits). Menslike prosesse - beoordelaars, eskalasie, kwaliteitsversekering - is dikwels die onglansvolle ruggraat.

Watter statistieke toon dat 'n KI-maatskappy "regte werk" doen, nie net demonstrasies nie?

'n Sterker sein is meetbare uitkomste wat aan die produk gekoppel is: akkuraatheid, tydbesparing, kostevermindering, minder foute of hoër omskakeling – gepaard met 'n duidelike metode vir die evaluering en monitering van daardie statistieke. Regte spanne bou maatstawwe, toets randgevalle en hou prestasie na ontplooiing dop. Hulle beplan ook vir wanneer die model verkeerd is, nie net wanneer dit reg is nie, want vertroue hang af van die hantering van foute.

Hoe maak KI-maatskappye gewoonlik geld, en vir watter prysstrikke moet kopers oppas?

Algemene modelle sluit in gebruiksgebaseerde pryse (per versoek/teken/taak), sitplekgebaseerde intekeninge, uitkomsgebaseerde pryse (skaarser), ondernemingskontrakte met diensvlakooreenkomste, en lisensiëring vir ingebedde of toestel-gebaseerde KI. 'n Belangrike spanning is voorspelbaarheid: kliënte wil stabiele besteding hê terwyl KI-koste kan wissel met gebruik en modelkeuse. Sterk verskaffers bestuur dit deur na goedkoper modelle te roeteer, kasgeheue te stoor, groepe te skep en konteksgrootte te beheer.

Wat maak 'n KI-maatskappy verdedigbaar as almal soortgelyke modelle kan gebruik?

Dikwels is die grag nie net "'n beter model" nie. Verdedigbaarheid kan kom van eie domeindata, verspreiding binne 'n werkvloei waarin gebruikers reeds leef, die oorskakeling van koste van integrasies en gewoontes, handelsmerkvertroue in hoërisikogebiede, en operasionele uitnemendheid in die verskaffing van betroubare KI. Menslike-in-die-lus-stelsels kan ook suiwer outomatisering oortref. Twee spanne kan dieselfde model gebruik en baie verskillende resultate kry gebaseer op alles daaromheen.

Hoe identifiseer ek KI-was wanneer ek 'n verskaffer of opstartonderneming evalueer?

Wees op die uitkyk vir vae bewerings sonder duidelike KI-vermoë, "demo-magie" sonder randgevalle, en 'n onvermoë om evaluering, databeheer, monitering of mislukkingsmodusse te verduidelik. Oormoedige bewerings soos "byna perfek" is nog 'n waarskuwingsteken. Groen vlae sluit in deursigtige meting, duidelike beperkings, moniteringsplanne vir drywing, en goed gedefinieerde menslike hersiening of eskalasiepaaie. 'n Maatskappy wat kan sê "ons doen dit nie" is dikwels meer betroubaar as een wat alles belowe.

Verwysings

  1. OESO - oecd.ai

  2. OESO - oecd.org

  3. Nasionale Instituut vir Standaarde en Tegnologie (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. NIST KI Risikobestuursraamwerk (KI RMF) Handleiding - Maatstaf - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Deurlopende aflewering en outomatiseringspyplyne in masjienleer - google.com

  6. Google - Praktisyn se Gids tot MLOps (Witboek) - google.com

  7. Google Cloud - Wat is MLOps? - google.com

  8. Datadog - Beste praktyke vir die evalueringsraamwerk van die LLM - datadoghq.com

  9. IBM - Modeldrywing - ibm.com

  10. OpenAI - Waarom taalmodelle hallusineer - openai.com

  11. OpenAI - API-pryse - openai.com

  12. OpenAI Hulpsentrum - Wat is tekens en hoe om hulle te tel - openai.com

  13. Microsoft - Microsoft 365 Copilot pryse - microsoft.com

  14. MIT Sloan Bestuurskool - Waarom dit tyd is vir data-gesentreerde kunsmatige intelligensie - mit.edu

  15. NVIDIA - Wat is rand-KI? - nvidia.com

  16. IBM - Edge vs. wolk-KI - ibm.com

  17. Uber - Verhoog die standaard vir veiligheid van die ontplooiing van ML-modelle - uber.com

  18. Internasionale Organisasie vir Standaardisering (ISO) - ISO/IEC 42001 oorsig - iso.org

  19. arXiv - Herwinning-Augmented Generation vir Kennisintensiewe NLP-take (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Vektorsoektog - oracle.com

  21. Wet op Kunsmatige Intelligensie (EU) - Menslike toesig (Artikel 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. Europese Kommissie - Regulatoriese raamwerk oor KI (oorsig van die KI-wet) - europa.eu

  23. YouTube - youtube.com

  24. KI-assistentwinkel - Hoe KI-opskaling werk - aiassistantstore.com

  25. KI-assistentwinkel - Hoe KI-kode lyk - aiassistantstore.com

  26. KI-assistentwinkel - Wat 'n KI-algoritme is - aiassistantstore.com

  27. KI-assistentwinkel - Wat KI-voorverwerking is - aiassistantstore.com

Vind die nuutste KI by die amptelike KI-assistentwinkel

Oor Ons

Terug na blog