代理产品，最快的是国王？人类和数据tabrick首席

作者: 365bet网页版   点击次数:    发布时间: 2025-05-13 10:45

Anthropic and Databrick最近举行了一个在线峰会，主题是“人工智能的未来：不同领域的专门代理”。在一次对话中，两家公司的首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）和阿里·戈德西（Ali Ghodsi）分享了有关代理商未来的主题，在Amodei博客上的先前帖子以及两党之间的相关合作。目录01。在谈论代理商之前，人们应该注意什么？达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）在《爱恩典的机器》上写了什么？为什么说“ AI的未来是代理人”？ ... 02。无法替换数据量，但是如何削减数据管理风险？人类和数据映射如何在数据代理周围更改？人们如何处理AI技术的双叶片？ ... 03。应用程序的更快重复的阻塞是否取决于MCP的交叉？如何打破产品重复代理之间的主要差距？企业如何在MCP和A2A游行下维护数据安全？ ... 04。为什么众人仍然对“规模法”如此支持？数据的“缩放定律”仍然乐观吗？拟人化制造了比例模型？ ... 01人们在谈论代理商之前应该注意什么？ 1. Before the interview began, Ali Ghodsi asked Dario Amodei's view of the potential development of the future and the risks of AI in the article "Machines of Loving Grace" released in October 2024. [2-1] ② The article also noted that in the short term, people could continue to play a role in the economy by comparison of benefits, think of the way the economic organization is, congestionG The strengthening of global cooperation, policy support, and effective management of AI risks. [2-1] 2。关于本文扩展的问题，Amodei说，在讨论AI的好处时，人们通常缺乏足够的想象力和具体案例。 AI应用程序涵盖了整个经济领域，同时将社会变化带到了经济水平之外。 3.戈德西提出了一个问题“ AI技术真正实施和产生实际收益需要多长时间。” Amodei表示，这取决于AI公司传统业务的合作和营销，更重要的是，它是为了使相对暴露的经济​​领域能够快速适应和应用这些现代技术。 4。在这个主题下，达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）澄清说：“ AI的未来是-A -A -A -A -A -A -A -A -A -A -NTE”，企业需要专注于代理商，开发可以使用整个代理的产品和服务，这些产品和服务可以独立呼叫，可以独立地填写数据，并通过两个示例列表与数据联系，并证明两个示例的视图。使用语音命令在商店和语音命令中的信息。 Ghodsi基于两家公司和Databricks开发的管理工具的合作，强调AI可以开发数据价值并加速产品变化，同时确保安全条件。此外，这两个讨论了与t有关的主题他扩展法律。 ①Amodei和Ali Ghodsi都建议使用AI技术来开发企业所有权数据的价值，将两家公司之间的合作用作范式，并引入Unity Catalog工具来控制数据管理风险的风险。 ②Amodei和Ali Ghodsi都强调了快速重复AI产品的重要性。 Dario Amodei分享了如何使用抹布技术来加速产品的重复。两家公司都连接到MCP协议，以帮助AI工具使用外部数据源。 sophtharopical的创始人强调，扩展定律没有达到其上限，但其实用性需要超越预训练的优化，并传达了疲劳和数据成本的问题，以及多维优化和混合模型中断模型的多维合作的重要性。 02无法替换数据量，但是如何削减数据管理的风险？ 1。达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）和阿里·GH（Ali GH）的第二个主题ODSI在数据中旋转。他们分别从AI的能力和业务观点的角度强调了数据对企业的价值和重要性。 Amodei认为，数据代表了企业积累的知识和智慧，并且是具有AI功能的最互补元素之一。Businesses不仅可以使用数据来修复模型，还可以将其用作模型操作的基础，通过抹布和其他方法提供上下文，或者将其用于代理审查。阿里·戈德西（Ali Ghodsi）认为，特定企业的数据是发展竞争障碍的主要部分。专注于培训模型的企业数据对于开发AI模型，尤其是对各个行业，企业和客户独有的数据非常重要，例如制药公司的实验数据，金融机构的交易记录以及用户使用 - 使用 - 使用 - 使用 - 使用 - 关注“ Machine Heart Pro成员”，以查看完整的解释