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技能与AI技能
哪些技能是永恒的，差距在哪里？邮政技能与AI技能首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学Post检查了与AI有效工作所需的技能，主要关注AI系统的消费者。在下面的文本中，我将剖析由艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）开发的业务能力框架的AI技能，展示了该框架的基础如何植根于永恒的技能，并为非技术人员的高技能提供了领域。
业务能力框架的AI技能 Alan Turing Institute我的印象是，我们通过散布头条新闻和1000个字符的长期批评（或与LinkedIn允许的允许）进入了传闻的全球大流行有关的主题。
观点依靠对工作空间的未来以及在人工智能时代的教育，安全甚至人类灭绝等话题的意见。不幸的是，经常受到最新未经审查的研究的支持，该研究在表面上是红色且被理解的。在某些情况下，理解甚至不是人们想要优化其功能的目标。目的是赚取数百或数千个喜欢，并获得数十名新关注者。
Panem et Circenses都可以提供每个新的饲料刷新，提供新的（错误）信息，因此我们不需要让我们的灰色物质找到“真相”。无论今天的含义如何，当基础研究工作将其外包给AI时，足够好的真理正在逐渐逐渐成为新标准。
Panem et Circenses 足够好的真理尽管如此，市场要求我们得到一套适当的…
AI技能
对于我们大多数人与AI的发展紧密合作时，当我们走出IT圈时，我们意识到人们不会像我们（希望他们这样做）那样谈论或关心生成性AI。
希望他们但是，他们确实关心的一件事是AI产生的输出的正确性：不是好吗？或在我姐姐的数学老师（又名数学老师）中重新构架：“我应该用它来做什么？它给了我促进的数学方程式的错误结果。”
技能框架 四 级别 五 ，