weixin_45278215的博客

大语言模型（LLM）安全对于防止未经授权的访问和滥用敏感数据至关重要。由于这些模型处理大量信息，数据泄露可能会导致严重的隐私侵犯和知识产权盗窃。通过加密、访问控制和定期审计确保数据保护有助于降低这些风险，保护大语言模型（LLM）处理的信息的完整性和机密性。

从哈佛大学回顾2024年上半年全球ESG趋势看全球反对ESG的浪涛究竟是回归理性还是ESG自身基因欠缺？从ESG尽职调查看CSDD多样性如何被系统兼容？英国绿色政策法规将如何影响整个欧盟乃至整个世界工业品的营销......读完此文，或许您能找到一些简单的答案。

AI指数是斯坦福大学以人为本的人工智能研究所（HAI）的一项独立倡议，由AI指数指导委员会领导，该委员会是一个来自学术界和工业界的跨学科专家小组。它跟踪、整理、提取和可视化与人工智能相关的数据，使决策者能够采取有意义的行动，以负责任和合乎道德的方式推进人工智能的发展。斯坦福大学人工智能研究所从商业技术和商业伦理的角度，发现了哪些问题，提出了哪些观点，非常值得我们思考和学习及借鉴。

随着技术的进步，围绕人工智能内容标签的讨论只会越来越激烈。预测未来的趋势和挑战是在内容游戏中保持领先的一部分。1.人工智能标签的新兴技术区块链等新兴技术为人工智能内容标签提供了新的可能性，例如人工智能参与的不可变记录。关注这些发展可以帮助您保持在内容真实性的前沿。2.预测未来趋势和挑战随着人工智能变得越来越复杂，人类和人工智能生成的内容之间的界限将变得模糊，这给标签和披露带来了新的挑战。通过保持知情和适应性，您可以确保您的内容实践与这些趋势同步发展。

本文原文发表于2021年。在Frost&Sullivan最近发表的一份白皮书中，他们讨论了制造业的质量投资。质量是制造过程的关键要素，但似乎比其他KPI（包括周期时间、交付周期和生产效率）的优先级更低。尽管质量的价值是一个已知的因素，但其成本并不总是得到适当的管理。此外，避免质量管理并不是一个有意的决定，但解决成本和过渡问题以实现适当的CLQ往往是一个挑战。因此，尽管质量的属性被广泛认可，但其深度尚未被探索。本白皮书对制造业的质量范式进行了深入分析。原文链接已经至于文章方便读者后续仔细阅读。

三大看点1. Salesforce管理员和开发人员现在可以在每个Salesforce应用程序和工作流程中构建、定制和嵌入人工智能，包括Einstein Copilot。2. Einstein 1 Studio与数据云深度集成，通过对客户数据和元数据的全面理解，解锁并统一被捕获的数据和基础人工智能模型3. 新的开拓者人工智能课程——包括Einstein Copilot和Prompt Builder——在Salesforce的免费在线学习平台上为600多万开拓者介绍职业道路和技能

数据管道的工具、技术和主要概念问：我们需要采集使用哪些数据？问：如何收集企业数据？问：什么是流数据管道？问：我们需要建立怎样的数据平台？

调查显示，2024年将5.8%的平均供应链预算分配给生成式AI技术。根据Gartner，股份有限公司的一项调查，一半的供应链领导者计划在未来12个月内实施生成型人工智能（GenAI），另有14%的领导者已处于实施阶段。调查数据还显示，首席供应链官（CSCO）平均将其职能预算的5.8%用于生成型人工免疫。

“在运营创新和效率方面进行了大量投资——以及技术无法实现的原因”许多公司投资了多种技术来实现运营数字化。云（62%）和人工智能（包括机器学习（55%））是明显的领导者，而ERP增强（27%）和数据生态系统（33%）的投资最少。在不同的运营领域中，质量控制使用技术最多，以人工智能、运营可见性和分析为首。服务和维护是最少的，规划、采购、制造和分销都处于相似的水平。

公司捕获和存储的数据比以往任何时候都多，因为它们依赖数据来做出关键的业务决策、改进服务或产品，或为最终用户（客户）提供更好的服务。了解各种大数据存储技术对于为商业智能（BI）、数据分析和机器学习（ML）工作负载建立强大的数据存储管道至关重要。为了维护这样的大数据，数据湖和数据仓库架构已被公司广泛使用。但这两种体系结构都有一定的局限性，我们将在博客的后面部分讨论这些局限性，从而发现一种称为Data Lakehouse的新体系结构。

机器视觉下的AI工程是指什么？文科生今天花了一个下午学习了一下人工智能工程这个理念，提一些困惑，请专家同行指正。 关于软件工程优化，debugging, tuning，软件工程化管理，之前有很多专家分享。 这是百度软件工程的定义 -正在上传…重新上传取消​网页链接软件工程/16352442?fr=aladdin。 从工程的角度来看，始终贯穿了PDCA四个环节。当机器视觉与AI（deep learning)结合在一起的时候，AI工程的范围也变化，除了软件本身的工程化管理，机器视觉中涉及到的电子，电气和机械化.

结合美国Martech公司数字化营销年度报告以及个人软件销售经历，与制造业企业销售负责人分享如何在工厂推动数字化销售体系，搭建销售平台和销售APP。增加数字销售体系搭建，短期内需要一定的成本以外，还需要营销人深入了解销售体系本身以及数字化技术的技术含量，是否真的适合自己的企业当前和未来的需要。这需要耐心。纯属个人自学笔记，非专业人士，不要过于较真就行。如果对您有所启发，请一起参与探讨，是我最大的快乐。

仅仅获取数据是不够的。通过利用人工智能的尖端并采用现代数据方法，首席信息官可以揭示潜在的模式、看不见的趋势和复杂的相关性，从而在激烈的数据驱动经济中产生显著的竞争优势。本文探讨了数据现代化和人工智能进步的变革潜力，并揭示了首席信息官如何利用这些创新的力量来推动创新，加强网络安全，并培养一种数据驱动的文化，从而实现更可持续的业务增长。对于那些准备用双手抓住人工智能的人来说，未来的道路已经成熟，但在他们伸出援手之前，他们必须确保自己的数据“为人工智能做好了准备”，结构良好，适合未来用例的数量、速度和多样性。

你会不会登陆一个网站，刚进入就立即退出来？或者有时候，在一个网站上会流连忘返？哈哈......什么是用户流？用户流描述了用户在进入产品或服务后从开始到结束的行为和转换过程。用户流主要包括用户的行为、动作和转化，以及用户与产品或服务之间的交互。用户流可以用来分析用户的行为模式和习惯，了解用户在产品或服务中的使用情况，发现用户可能遇到的问题和瓶颈，并优化用户体验。通过对用户流的分析，可以改进产品或服务的设计，提供更好的用户体验，增加用户的满意度和忠诚度。文末两篇推荐阅读，都是大师经典，强烈推荐！

2024年3月16日，科技公司Cognition推出了世界上第一位人工智能软件工程师Devin AI。这项创新有望利用人工智能编码和机器学习的力量加快发展。Devin AI不仅仅是帮助；它是一个成熟的队友，发挥智能编码自动化和自主人工智能编码的魔力，使复杂任务自动化，并使开发人员能够实现更多目标。简而言之：- Devin AI凭借其先进的能力正在彻底改变软件开发行业。- 它提供了机器学习和人工智能的独特融合，以实现编码任务的自动化。- 该平台旨在提高软件开发过程中的生产力和效率。