Weekly Review 20 September 2024
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：网络浏览器真的需要嵌入 AI 吗？https://www.theregister.com/2024/09/10/web_browsers_ai_holdout_vivaldi/ 一位表现与早期博士生水平相当的人工智能科学家——有一些好主意，很多坏主意，以及糟糕的道德：https://spectrum.ieee.org/ai-for-science-2 但政府人工智能能让你等三个小时吗？ https://www.stuff.co.nz/nz-new
What’s Ahead For GenAI? Insights, Ideas, And Predictions From Six SweetRush Innovators
从彻底改变分支场景到个性化学习路径，让我们看看 SweetRush 团队的六名成员如何看待 GenAI 在未来学习设计中的作用。这篇文章最初发表于 eLearning Industry。
The Essential Guide to Effectively Summarizing Massive Documents, Part 1
文档摘要对于 GenAI 用例很重要，但如果文档太大怎么办！？继续阅读以了解我是如何解决这个问题的。“总结大量文本”——使用 GPT-4o 生成的图像文档摘要如今已成为使用现代生成式人工智能 (GenAI) 技术解决的最常见问题陈述之一（如果不是最常见问题）。检索增强生成 (RAG) 是一种用于解决该问题的常见但有效的解决方案架构。但是，如果文档本身太大以至于无法在单个 API 请求中作为一个整体发送怎么办？或者，如果它产生太多块而导致臭名昭著的“迷失在中间”上下文问题怎么办？在本文中，我将讨论我们在处理此类问题陈述时面临的挑战，并逐步介绍我使用 Greg Kamradt 在其 GitHub
A Three-Door Tour: GenAI Learning Solutions, Workflows, And Enterprise Training
您如何负责任地利用 L&D 中的 genAI 来提升您的学习解决方案、简化您的工作流程并为员工做好未来工作的准备？只需看看 genAI 实施的三个大门。本文首次发表于 eLearning Industry。
CallMiner’s 2024 CX Landscape Report: AI Key to Customer Experience, But Costs Exceed Expectations
一份新报告显示，虽然企业将生成式人工智能 (GenAI) 视为客户体验 (CX) 的游戏规则改变者，但许多企业仍在为实施成本而苦苦挣扎。该研究结果来自 CallMiner 与研究公司 Vanson Bourne 合作开发的《2024 年 CX 格局报告》，该报告调查了金融服务、医疗保健等行业的 700 名全球 CX 领导者，[…]CallMiner 的 2024 年 CX 格局报告：AI 是客户体验的关键，但成本超出预期首先出现在 Unite.AI 上。
oneNDA Taps GenAI With New Principle-Based Playbook
首先我们有了标准化的 oneNDA，现在我们有了一个基于原则的 oneNDA Playbook，它使用 genAI 帮助用户快速评估第三方保密协议，确保...
GenAI with Python: Coding Agents
构建一个数据科学家 AI，可以使用 SQL 查询数据库、使用 Python 分析数据、使用 HTML 编写报告以及执行机器学习（无需 GPU……继续阅读 Towards Data Science »
How Vidmob is using generative AI to transform its creative data landscape
在本文中，我们将说明创意数据公司 Vidmob 如何与 AWS 生成式 AI 创新中心 (GenAIIC) 团队合作，使用 Amazon Bedrock 在创意数据中大规模发现有意义的见解。
How to Implement Graph RAG Using Knowledge Graphs and Vector Databases
作者提供的图片关于实现检索增强生成 (RAG)、语义搜索和推荐的分步教程本教程的随附代码在此处。我的上一篇博客文章是关于如何在企业级一起实现知识图谱 (KG) 和大型语言模型 (LLM)。在那篇文章中，我介绍了 KG 和 LLM 目前交互的两种方式：LLM 作为构建 KG 的工具；以及 KG 作为 LLM 或 GenAI 应用程序的输入。下图显示了集成的两个方面以及人们将它们一起使用的不同方式。作者提供的图片在这篇文章中，我将重点介绍 KG 和 LLM 一起使用的一种流行方式：使用知识图谱的 RAG，有时称为 Graph RAG、GraphRAG、GRAG 或 Semantic RAG。检索增
Double Your AI Chatbot’s Productivity With Dialog Templates
Forrester 称，美国大多数客户体验 (CX) 高管预计会有更大的技术预算来应对今年的经济动荡。中小企业已经在投资先进的人工智能，包括生成式人工智能 (genAI)，以削减成本并推动增长。人工智能聊天机器人是一种流行的解决方案，因为它们可以全天候回答客户的问题和请求。它们还可以通过让人类代理专注于更复杂的任务来节省时间。
ILTA Survey: ‘General GenAI Tools Most Popular With [Smaller] Law Firms’
尽管市场反馈认为 Microsoft Copilot 和 ChatGPT 等通用 genAI 工具不适合法律工作，但今年的 ILTA......
Harvey Launches Legal GenAI Evaluation System: BigLaw Bench
Harvey 已公开推出 BigLaw Bench，这是他们自己的方法，用于评估 genAI 工具在法律任务中使用时的准确性，测量“百分之多少......
我在上周发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人工智能不可能在两年内取代开发人员，因为人工智能生成的代码有太多安全漏洞，永远不会被金融、医疗、基础设施、国防等行业接受... https://futurism.com/the-byte/aws-ceo-human-devs-ai如果这个人工智能能够识别语调之类的东西，那我就会遇到大麻烦，因为我家乡的口音根本没有变调：https://www.stuff.co.nz/business/350384218/jobseeker-interviewed-100-robots
从搞恶作剧的 AI 助手到采取大胆反 AI 立场的公司，加入我们的主持人，了解 AI 创新、争议和 Rick Astley 启发的恶作剧的狂野世界。本周，Paul Roetzer 和 Mike Kaput 推出了 CampaignsGPT，这是 SmarterX 推出的一款尖端工具，用于分析 AI 对竞选任务的影响。我们的主持人还研究了 a16z 最新的 100 大 genAI 消费者应用程序列表，并探索了 Cohere 首席执行官 Aidan Gomez 对 AI 未来的见解。我们快速报道了 Amazon Q 的生产力提升、Procreate 大胆的反 AI 立场、Lindy AI 的恶作剧
Pioneering Ethical AI: The Crucial Role of Property and Casualty Insurers
长期以来，保险公司一直是应对风险和保护个人和企业的全球领导者。随着人工智能继续彻底改变业务运作方式，它正在重新定义保险公司如何兑现承诺。阅读本文，从行业资深人士和人工智能专家那里了解：• 全球人工智能法规现状。• 保险公司在发展人工智能道德方面可以发挥的多方面作用。• 为什么保险公司是唯一有资格使用人工智能（和 GenAI）的人——以及他们今天如何使用这些技术。• 一种任何保险公司都可以遵循的道德人工智能框架方法，以建立自己的人工智能叙述。
Solving GenAI Challenges with Google Cloud and DataRobot
了解团队如何利用 Google Cloud 和 DataRobot AI 平台构建一个克服常见生成 AI 挑战的 genAI 堆栈。文章《使用 Google Cloud 和 DataRobot 解决 GenAI 挑战》首先出现在 DataRobot 上。
Enhancing threat detection for GenAI workloads with cloud attack emulation
Cloud GenAI 工作负载继承了预先存在的云安全挑战，安全团队必须积极发展创新的安全对策，包括威胁检测机制。传统的云威胁检测威胁检测系统旨在允许及早发现潜在的安全漏洞；通常，这些指标意味着攻击者可能绕过了预防性安全措施。因此，威胁检测系统对于分层、纵深防御的安全架构至关重要。威胁检测系统采用的一种常见策略是使用威胁检测……更多→文章通过云攻击模拟增强 GenAI 工作负载的威胁检测首先出现在 Help Net Security 上。
How GenAI Hallucinations Affect Small Businesses and How to Prevent Them
生成式人工智能 (GenAI) 有时会对同一个问题给出不一致的答案 - 这种问题被称为幻觉。当人工智能聊天机器人缺乏背景或仅接受过初步训练时，就会发生这种情况，从而导致误解用户意图。这是一个现实世界的问题 - 人工智能聊天机器人可能会编造事实、误解提示或产生无意义的响应。
