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用反碎片Genai建筑驯服混乱
如果不确定性不是要忍受的事情，而是要积极利用的东西怎么办？纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）的反剥夺原则与生成AI能力的融合是为由生成AI提供支持的组织设计范式创造了新的范式，其中一种波动性成为竞争优势的燃料，而不是要管理的威胁。抗差异迫切抗差异超越[…]
来源:O'Reilly Media _AI & ML如果不确定性不是要忍受的事情，而是要积极利用的东西怎么办？纳西姆·塔勒布（Nassim Taleb）的反剥夺原则与生成AI能力的融合是为由生成AI提供支持的组织设计范式创造了新的范式，其中一种波动性成为竞争优势的燃料，而不是要管理的威胁。
Nassim Taleb的抗弱性原则抗脆弱性命令
抗差异超越了弹性。弹性系统从压力和鲁棒系统反弹反弹，但在暴露于波动率，随机性和混乱时会积极改善抗碎屑系统。这不仅是理论上的，它是一种数学属性，系统表现出积极的凸度，从有利的变化中获得的比从不利的变化中获得更多。
正凸性要可视化反碎片系统中正凸的概念，请考虑一个图形，其中X轴代表压力或波动性，而Y轴代表系统的响应。在这样的系统中，曲线是向上的弯曲（凸），表明该系统从积极冲击中获得的收益比从负面的损失（加速边缘）中获得的曲线更多。
凸（向上弯曲）线表明，小的正震动产生越来越大的收益，而等效的负冲击会导致相对较小的损失。
进行比较，代表脆弱或线性系统的直线显示出比例（线性）响应，两侧的增长和损失相等。
对于技术组织来说，这提出了一个基本问题：我们如何设计不仅可以在意外事件中幸存而是从中受益的系统？答案在于实施特定的生成AI体系结构，这些体系结构可以从混乱中不断学习。