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TDS通讯：为了更好地理解AI，请看一下引擎盖
AI驱动的工具倾向于产生极端的反应：一方面，我们具有“这是魔术！”和“有史以来最好的东西！”人群。另一方面，我们发现“我们注定要失败！”营。当然，这些不是静态或单层的群体。您甚至可能会发现自己在一天的两端。 […] TDS帖子通讯：为了更好地理解AI，在引擎盖下首先出现在数据科学方面。
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AI驱动的工具倾向于产生极端的反应：一方面，我们具有“这是魔术！”和“有史以来最好的东西！”人群。另一方面，我们发现“我们注定要失败！”营。当然，这些不是静态或单层的群体。您甚至可能会发现自己在一天的两端。
AI驱动工具我们认为，抵制夸张的最佳方法是查看LLM（以及他们所产生的产品）的工作方式，以及它们如何工作。他们可以实现的目标，以及他们继续挣扎的地方。
对于AI工具内部运作的细微差别方法，我们邀请您探索本周的亮点。您会看到超过几个神话破坏，甚至获得了更多的见解。
生成的AI神话，破产：工程师的快速指南
面临着关于人工智能的作用和影响的频繁问题（以及越来越多的恐惧），艾米·马（Amy Ma）希望向她的工程同事清楚地表明这一切的全部内容。结果是对一项技术的清晰，易于访问且水平的底漆，即使经验丰富的行业兽医有时也很难理解。
Amy Ma 安全，负责任地部署AI 构建值得信赖的AI应用程序需要什么？斯蒂芬妮·基尔默（Stephanie Kirmer）及其最近的几位IEEE共同领导者对AI伦理及其日常挑战的一些最持久的神话从可观察性到治理性挑战。 抹布解释：了解嵌入，相似性和检索 检索一代已经与我们在一起已经有一段时间了，但是它的某些组件仍然不足。 Maria Mouschoutzi的最新解释器解决了一些常见的知识差距。 本周最阅读的故事 与AI的职业道路，数据分析和教学：探索过去一周中社区中最大的嗡嗡声的故事。 其他推荐的读数Amy Ma
安全，负责任地部署AI
构建值得信赖的AI应用程序需要什么？斯蒂芬妮·基尔默（Stephanie Kirmer）及其最近的几位IEEE共同领导者对AI伦理及其日常挑战的一些最持久的神话从可观察性到治理性挑战。
抹布解释：了解嵌入，相似性和检索
检索一代已经与我们在一起已经有一段时间了，但是它的某些组件仍然不足。 Maria Mouschoutzi的最新解释器解决了一些常见的知识差距。
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