Šta je kompanija za vještačku inteligenciju?

Šta je kompanija za vještačku inteligenciju?

Kratak odgovor: Kompanija koja se bavi vještačkom inteligencijom je ona čiji osnovni proizvod, vrijednost ili konkurentska prednost zavisi od vještačke inteligencije - uklonite vještačku inteligenciju i ponuda će se urušiti ili će postati dramatično lošija. Ako vještačka inteligencija sutra ne uspije, a vi i dalje možete isporučivati ​​s proračunskim tablicama ili osnovnim softverom, vjerovatno ste omogućeni za vještačku inteligenciju, a ne izvorni korisnik vještačke inteligencije. Prave kompanije koje se bave vještačkom inteligencijom razlikuju se po podacima, evaluaciji, implementaciji i uskim iteracijskim petljama.

Ključne zaključke:

Osnovna zavisnost : Ako uklanjanje vještačke inteligencije narušava proizvod, onda se radi o kompaniji koja se bavi vještačkom inteligencijom.

Jednostavan test : Ako možete šepati bez vještačke inteligencije, vjerovatno imate omogućenu vještačku inteligenciju.

Operativni signali : Timovi koji raspravljaju o pomjeranju, skupovima evaluacije, latenciji i načinima kvara obično obavljaju najteži posao.

Otpornost na zloupotrebu : Izgradite zaštitne ograde, planove za praćenje i vraćanje na prethodno stanje u slučaju neuspjeha modela.

Pažljivost kupaca : Izbjegavajte ispiranje podataka od strane vještačke inteligencije zahtjevnim mehanizmima, metrikama i jasnim upravljanjem podacima.

Šta je AI kompanija? Infografika

„AI kompanija“ se toliko slobodno koristi da rizikuje da znači sve i ništa odjednom. Jedan startup tvrdi da je AI kompanija jer je dodala okvir za automatsko dovršavanje. Druga kompanija obučava modele, gradi alate, isporučuje proizvode i implementira ih u produkcijska okruženja... i dalje biva svrstana u istu kategoriju.

Dakle, etiketa treba oštrije ivice. Razlika između poslovanja zasnovanog na vještačkoj inteligenciji i standardnog poslovanja s laganim primjesama mašinskog učenja brzo se pokazuje kada znate šta tražite.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Kako funkcioniše povećanje skale pomoću vještačke inteligencije
Saznajte kako modeli dodaju detalje kako bi slike jasno uvećali.

🔗 Kako izgleda AI kod
Pogledajte primjere generiranog koda i kako je strukturiran.

🔗 Šta je algoritam umjetne inteligencije?
Razumite algoritme koji pomažu umjetnoj inteligenciji da uči, predviđa i optimizira.

🔗 Šta je AI predprocesiranje
Otkrijte korake koji čiste, označavaju i formatiraju podatke za obuku.

Šta je AI kompanija: jasna definicija koja se drži ✅

Praktična definicija:

Kompanija koja se bavi umjetnom inteligencijom je posao čiji osnovni proizvod, vrijednost ili konkurentska prednost zavisi od umjetne inteligencije - što znači da ako uklonite umjetnu inteligenciju, "stvar" kompanije propada ili postaje dramatično gora. ( OECD , NIST AI RMF )

Ne „jednom smo koristili vještačku inteligenciju na hakatonu.“ Ne „dodali smo chatbota na stranicu za kontakt.“ Više kao:

  • Proizvod je AI sistem (ili ga pokreće jedan od kraja do kraja) ( OECD )

  • Prednost kompanije dolazi iz modela, podataka, evaluacije i iteracije ( Google Cloud MLOps , NIST AI RMF Playbook - Measure )

  • Vještačka inteligencija nije funkcija - to je motor 🧠⚙️

Evo jednostavne provjere intuicije:

Zamislite da će vještačka inteligencija sutra propasti. Ako bi vam kupci i dalje plaćali, a vi biste mogli da se snalazite sa tabelama ili osnovnim softverom, vjerovatno ste osposobljeni za vještačku inteligenciju, a ne izvorni korisnik vještačke inteligencije.

I da, postoji mutno srednje područje. Kao fotografija snimljena kroz maglovit prozor... nije baš neka metafora, ali shvatate poentu 😄

Razlika između "AI kompanije" i "AI kompanije" (ovaj dio štedi rasprave) 🥊

Većina modernih preduzeća koristi neki oblik umjetne inteligencije. Samo to ih ne čini kompanijom umjetne inteligencije. ( OECD )

Obično kompanija za vještačku inteligenciju:

  • Direktno prodaje AI mogućnosti (modele, kopilote, inteligentnu automatizaciju)

  • Razvija vlasničke AI sisteme kao osnovni proizvod

  • Ima ozbiljan AI inženjering, evaluaciju i implementaciju kao osnovnu funkciju ( Google Cloud MLOps )

  • Neprestano uči iz podataka i poboljšava performanse kao ključnu metriku 📈 ( Google MLOps Whitepaper )

Obično kompanija koja koristi vještačku inteligenciju:

  • Koristi vještačku inteligenciju interno kako bi smanjio troškove, ubrzao radne procese ili poboljšao ciljanje

  • I dalje prodaje nešto drugo (maloprodajnu robu, bankarske usluge, logistiku, medije itd.)

  • Mogao bi zamijeniti vještačku inteligenciju tradicionalnim softverom, a i dalje "biti svoj"

Primjeri (namjerno generički, jer su debate o brendovima hobi za neke ljude):

  • Banka koja koristi umjetnu inteligenciju za otkrivanje prevara - omogućeno umjetnom inteligencijom

  • Trgovac na malo koristi umjetnu inteligenciju za predviđanje zaliha - omogućeno umjetnom inteligencijom

  • Kompanija čiji je proizvod agent za korisničku podršku zasnovan na vještačkoj inteligenciji - vjerovatno kompanija zasnovana na vještačkoj inteligenciji

  • Platforma koja prodaje alate za praćenje, evaluaciju i implementaciju modela - AI kompanija (infrastruktura) ( Google Cloud MLOps )

Dakle, da... vaš stomatolog bi mogao koristiti vještačku inteligenciju za zakazivanje podsjetnika. To ih ne čini kompanijom koja koristi vještačku inteligenciju 😬🦷

Šta čini dobru verziju AI kompanije 🏗️

Nisu sve AI kompanije izgrađene na isti način, a neke su, istina je, uglavnom vibracije i rizični kapital. Dobra verzija AI kompanije obično dijeli nekoliko osobina koje se pojavljuju iznova i iznova:

  • Jasno preuzimanje odgovornosti za problem : oni rješavaju specifičan problem, a ne „AI za sve“

  • Mjerljivi rezultati : tačnost, ušteda vremena, smanjenje troškova, manje grešaka, veća konverzija - odaberite nešto i pratite to ( NIST AI RMF )

  • Disciplina podataka : kvalitet podataka, dozvole, upravljanje i povratne petlje nisu opcionalne ( NIST AI RMF )

  • Kultura evaluacije : testiraju modele poput odraslih - s mjerilima, graničnim slučajevima i praćenjem 🔍 ( Google Cloud MLOps , Datadog )

  • Realnost implementacije : sistem radi u neurednim svakodnevnim uslovima, ne samo u demonstracijama.

  • Odbranjiva prednost : podaci o domeni, distribucija, integracija radnog procesa ili vlasnički alati (ne samo „mi to zovemo API“)

Iznenađujuće značajan znak:

  • Ako tim govori o latenciji, driftu, eval setovima, halucinacijama i načinima kvara , vjerovatno rade pravi AI posao. ( IBM - Model drift , OpenAI - halucinacije , Google Cloud MLOps )

  • Ako uglavnom pričaju o "revolucionarnoj sinergiji s inteligentnim vibracijama", pa... znate kako je 😅

Tabela za poređenje: uobičajene "vrste" AI kompanija i šta prodaju 📊🤝

Ispod je kratka, pomalo nesavršena tabela za poređenje (kao u svakodnevnom poslovanju). Cijene su "tipični stilovi određivanja cijena", a ne tačni brojevi, jer se znatno razlikuju.

Opcija / „Tip“ Najbolja publika Cijena (otprilike tipična) Zašto to funkcioniše
Kreator modela temelja Programeri, preduzeća, svi... donekle Veliki ugovori zasnovani na korištenju Snažni opći modeli postaju platforma - sloj "nalik operativnom sistemu" ( cijene OpenAI API-ja )
Vertikalna AI aplikacija (pravna, medicinska, finansijska, itd.) Timovi sa specifičnim radnim procesima Cijena pretplate + sjedišta Ograničenja domena smanjuju haos; tačnost može porasti (kada se uradi kako treba)
AI kopilot za rad sa znanjem Prodaja, podrška, analitičari, operacije Mjesečno po korisniku Brzo štedi vrijeme, integrira se u svakodnevne alate... ostaje nepromjenjivo kada je dobro ( cijene Microsoft 365 Copilota )
MLOps / Model Ops platforma AI timovi u produkciji Ugovor o poduzeću (ponekad bolan) Praćenje, implementacija, upravljanje - neprivlačno, ali bitno ( Google Cloud MLOps )
Podaci + Kompanija za etiketiranje Modelari, preduzeća Po zadatku, po oznaci, kombinovano Bolji podaci iznenađujuće često pobjeđuju „moderniji model“ ( MIT Sloan / Andrew Ng o umjetnoj inteligenciji usmjerenoj na podatke )
Edge AI / AI na uređaju Hardver + IoT, organizacije s velikim naglaskom na privatnosti Licenciranje po uređaju Niska latencija + privatnost; radi i van mreže (odlična stvar) ( NVIDIA , IBM )
Konsultantske usluge / Integrator za umjetnu inteligenciju Organizacije koje nisu izvorno razvijene umjetnom inteligencijom Zavisno od projekta, ugovorni radnici Brže se kreće od internog zapošljavanja - ali u praksi zavisi od talenata
Alati za evaluaciju / sigurnost Modeli isporuke Teamsa Višeslojna pretplata Pomaže u izbjegavanju tihih kvarova - i da, to je veoma važno ( NIST AI RMF , OpenAI - halucinacije )

Primijetite nešto. "AI kompanija" može značiti vrlo različita preduzeća. Neke prodaju modele. Neke prodaju lopate za modelare. Neke prodaju gotove proizvode. Ista etiketa, potpuno drugačija stvarnost.

Glavni arhetipovi AI kompanija (i šta one griješe) 🧩

Hajdemo malo dublje, jer se ljudi tu sapliću.

1) Kompanije koje prvo stavljaju model 🧠

Oni grade ili fino podešavaju modele. Njihova snaga je obično:

  • istraživački talenat

  • optimizacija računanja

  • evaluacijske i iteracijske petlje

  • visokoučinkovita uslužna infrastruktura ( Google MLOps Whitepaper )

Uobičajena zamka:

  • Oni pretpostavljaju da „bolji model“ automatski znači „bolji proizvod“.
    To nije tačno. Korisnici ne kupuju modele, već kupuju rezultate.

2) Kompanije umjetne inteligencije usmjerene na proizvode 🧰

Oni ugrađuju vještačku inteligenciju unutar radnog procesa. Pobjeđuju kroz:

  • distribucija

  • UX i integracija

  • jake povratne petlje

  • pouzdanost više od sirove inteligencije

Uobičajena zamka:

  • Oni potcjenjuju ponašanje modela u praksi. Pravi korisnici će vam probiti sistem na nove i kreativne načine. Svakodnevno.

3) Kompanije za infrastrukturnu umjetnu inteligenciju ⚙️

Razmislite o praćenju, implementaciji, upravljanju, evaluaciji, orkestraciji. Oni pobjeđuju kroz:

  • smanjenje operativne boli

  • upravljanje rizicima

  • stvaranje ponovljive i donekle sigurne umjetne inteligencije ( NIST AI RMF , Google Cloud MLOps )

Uobičajena zamka:

  • Grade za napredne timove i ignorišu sve ostale, a onda se čude zašto je usvajanje sporo.

4) Kompanije umjetne inteligencije usmjerene na podatke 🗂️

Oni se fokusiraju na podatkovne kanale, označavanje, sintetičke podatke i upravljanje podacima. Pobjeđuju kroz:

Uobičajena zamka:

  • Prenaglašavaju tvrdnju da "podaci rješavaju sve". Podaci su moćni, ali vam je i dalje potrebno dobro modeliranje i snažno razmišljanje o proizvodu.

Šta se nalazi unutar AI kompanije ispod haube: stog, otprilike 🧱

Ako zavirite iza zavjese, većina pravih AI kompanija dijeli sličnu internu strukturu. Ne uvijek, ali često.

Sloj podataka 📥

  • prikupljanje i unos

  • etiketiranje ili slab nadzor

  • privatnost, dozvole, zadržavanje

  • povratne petlje (korisničke korekcije, rezultati, ljudska provjera) ( NIST AI RMF )

Sloj modela 🧠

Sloj proizvoda 🧑💻

  • UX koji se nosi sa neizvjesnošću (znakovi samopouzdanja, stanja "pregleda")

  • zaštitne ograde (politika, odbijanje, siguran završetak) ( NIST AI RMF )

  • integracija radnog procesa (e-pošta, CRM, dokumenti, izdavanje tiketa, itd.)

Sloj operacija 🛠️

I dio koji niko ne reklamira:

  • ljudski procesi - recenzenti, eskalacija, osiguranje kvalitete i procesi povratnih informacija od kupaca.
    AI nije "postavi i zaboravi". To je više kao vrtlarstvo. Ili kao posjedovanje kućnog ljubimca rakuna. Može biti slatko, ali će vam potpuno uništiti kuhinju ako ne gledate 😬🦝

Poslovni modeli: kako kompanije koje se bave vještačkom inteligencijom zarađuju novac 💸

Kompanije koje se bave vještačkom inteligencijom obično spadaju u nekoliko uobičajenih oblika monetizacije:

  • Na osnovu korištenja (po zahtjevu, po tokenu, po minuti, po slici, po zadatku) ( cijene OpenAI API-ja , OpenAI - tokeni )

  • Pretplate zasnovane na broju mjesta (po korisniku mjesečno) ( cijene za Microsoft 365 Copilot )

  • Cijene zasnovane na rezultatima (rijetko, ali snažno - plaća se po konverziji ili riješenoj prijavi)

  • Ugovori za preduzeća (podrška, usklađenost, SLA-ovi, prilagođeno raspoređivanje)

  • Licenciranje (na uređaju, ugrađeno, OEM stil) ( NVIDIA )

Napetost s kojom se suočavaju mnoge AI kompanije:

  • Kupci žele predvidljivu potrošnju 😌

  • Troškovi umjetne inteligencije mogu varirati ovisno o upotrebi i izboru modela 😵

Dakle, dobre AI kompanije postaju veoma dobre u:

  • usmjeravanje zadataka na jeftinije modele kada je to moguće

  • rezultati keširanja

  • zahtjevi za grupiranje

  • kontrola veličine konteksta

  • dizajniranje UX-a koji obeshrabruje „beskonačne spirale promptova“ (svi smo to radili...)

Ključno pitanje: šta čini AI kompaniju odbranjivom 🏰

Ovo je pikantan dio. Mnogi ljudi pretpostavljaju da je razlog "naš model bolji". Ponekad jeste, ali često... nije.

Uobičajene odbranjive prednosti:

  • Vlasnički podaci (posebno specifični za domenu)

  • Distribucija (ugrađena u tok rada u kojem korisnici već žive)

  • Troškovi prelaska (integracije, promjene procesa, timske navike)

  • Povjerenje u brend (posebno za domene visokog rizika)

  • Operativna izvrsnost (isporuka pouzdane umjetne inteligencije u velikim razmjerima je teška) ( Google Cloud MLOps )

  • Sistemi s čovjekom u petlji (hibridna rješenja mogu nadmašiti čistu automatizaciju) ( NIST AI RMF , EU AI Act - ljudski nadzor (Član 14) )

Pomalo neugodna istina:
Dvije kompanije mogu koristiti isti osnovni model, a ipak imati drastično različite rezultate. Razlika je obično u svemu što se tiče modela - dizajnu proizvoda, evaluacijama, petljama podataka i načinu na koji se nose s neuspjehom.

Kako prepoznati pranje pomoću umjetne inteligencije (tj. „dodali smo sjaj i nazvali to inteligencijom“) 🚩

Ako procjenjujete šta je kompanija za vještačku inteligenciju u praksi, obratite pažnju na ove znakove upozorenja:

  • Nema jasno opisanih mogućnosti umjetne inteligencije : puno marketinga, nema mehanizma

  • Demo magija : impresivna demonstracija, bez ikakvog spominjanja rubnih slučajeva

  • Nema priče o evaluaciji : ne mogu objasniti kako testiraju pouzdanost ( Google Cloud MLOps )

  • Odgovori na pitanja o podacima u obliku valovite ruke : nejasno odakle podaci dolaze ili kako se njima upravlja ( NIST AI RMF )

  • Nema plana za praćenje : ponašaju se kao da modeli ne pomjeraju stvari ( IBM - Pomjeranje modela )

  • Ne mogu objasniti načine kvara : sve je "skoro savršeno" (ništa nije) ( OpenAI - halucinacije )

Zelene zastave (smirujuća suprotnost) ✅:

Ako gradite jednu: praktična kontrolna lista za postajanje AI kompanije 🧠📝

Ako pokušavate preći iz "AI-omogućene" u "AI kompaniju", evo izvodljivog puta:

  • Počnite s jednim radnim procesom koji šteti dovoljno ljudima da će platiti da ga poprave

  • Instrumentirajte rezultate rano (prije skaliranja)

  • Izradite skup za evaluaciju iz stvarnih korisničkih slučajeva ( Google Cloud MLOps )

  • Dodajte povratne petlje od prvog dana

  • Učinite zaštitne ograde dijelom dizajna, a ne naknadnom idejom ( NIST AI RMF )

  • Ne pregrađujte - isporučite uski klin koji je pouzdan

  • Tretirajte implementaciju kao proizvod, a ne kao posljednji korak ( Google Cloud MLOps )

Također, kontraintuitivni savjet koji djeluje:

  • Provedite više vremena objašnjavajući šta se dešava kada vještačka inteligencija nije u pravu nego kada je u pravu.
    Tu se povjerenje stiče ili gubi. ( NIST AI RMF )

Završni sažetak 🧠✨

Dakle... ono što je kompanija za umjetnu inteligenciju svodi se na jednostavnu osnovu:

To je kompanija u kojoj je vještačka inteligencija pokretač , a ne ukras. Ako uklonite vještačku inteligenciju i proizvod prestane imati smisla (ili izgubi svoju oštrinu), vjerovatno se radi o pravoj kompaniji koja se bavi vještačkom inteligencijom. Ako je vještačka inteligencija samo jedan alat među mnogima, tačnije je nazvati je omogućenom vještačkom inteligencijom.

I oboje je u redu. Svijetu je potrebno oboje. Ali oznaka je bitna kada investirate, zapošljavate, kupujete softver ili pokušavate shvatiti da li vam se prodaje robot ili kartonska figurica sa izoštrenim očima 🤖👀

Često postavljana pitanja

Šta se smatra kompanijom koja koristi umjetnu inteligenciju, a šta kompanijom koja koristi umjetnu inteligenciju?

Kompanija koja koristi umjetnu inteligenciju (AI) je ona čiji osnovni proizvod, vrijednost ili konkurentska prednost zavisi od AI - uklanjanjem AI-a ponuda se urušava ili postaje dramatično lošija. Kompanija koja koristi AI koristi AI za jačanje poslovanja (poput predviđanja ili otkrivanja prevara), ali i dalje prodaje nešto što u osnovi nije AI. Jednostavan test: ako AI sutra zakaže, a vi i dalje možete funkcionisati sa osnovnim softverom, vjerovatno ste AI-om omogućeni.

Kako mogu brzo utvrditi da li je neko preduzeće zaista kompanija koja se bavi vještačkom inteligencijom?

Razmislite šta se dešava ako vještačka inteligencija prestane raditi. Ako bi kupci i dalje plaćali, a posao bi mogao da se nosi sa tabelama ili tradicionalnim softverom, vjerovatno nije zasnovan na vještačkoj inteligenciji. Prave kompanije koje se bave vještačkom inteligencijom također imaju tendenciju da govore u konkretnim operativnim terminima: skupovi za evaluaciju, latencija, drift, halucinacije, praćenje i načini kvara. Ako je sve marketing, a ne mehanizam, to je crvena zastavica.

Da li morate sami obučiti svoj model da biste bili kompanija koja koristi vještačku inteligenciju?

Ne. Mnoge AI kompanije grade jake proizvode na postojećim modelima i dalje se kvalifikuju kao AI-nativne kada je AI motor proizvoda. Važno je da li modeli, podaci, evaluacija i iteracijske petlje pokreću performanse i diferencijaciju. Vlasnički podaci, integracija radnog procesa i rigorozna evaluacija mogu stvoriti istinsku prednost čak i bez obuke od nule.

Koje su glavne vrste kompanija za vještačku inteligenciju i po čemu se razlikuju?

Uobičajeni tipovi uključuju kreatore osnovnih modela, vertikalne AI aplikacije (poput pravnih ili medicinskih alata), kopilote za rad sa znanjem, MLOps/model ops platforme, preduzeća za podatke i označavanje, edge/on-device AI, konsultantske kuće/integratore i pružatelje alata za evaluaciju/sigurnost. Svi oni mogu biti „AI kompanije“, ali prodaju vrlo različite stvari: modele, gotove proizvode ili infrastrukturu koja čini produkcijsku AI pouzdanom i upravljivom.

Kako tipičan stack AI kompanije izgleda ispod haube?

Mnoge AI kompanije dijele grubi sloj: sloj podataka (prikupljanje, označavanje, upravljanje, povratne petlje), sloj modela (odabir osnovnog modela, fino podešavanje, RAG/vektorsko pretraživanje, paketi za evaluaciju), sloj proizvoda (UX za nesigurnost, zaštitne ograde, integracija radnog toka) i sloj operacija (praćenje pomaka, odgovor na incidente, kontrola troškova, revizije). Ljudski procesi - recenzenti, eskalacija, osiguranje kvaliteta - često su neprivlačna okosnica.

Koje metrike pokazuju da kompanija koja se bavi vještačkom inteligencijom radi „pravi posao“, a ne samo demonstracije?

Jači signal su mjerljivi ishodi povezani s proizvodom: tačnost, ušteda vremena, smanjenje troškova, manje grešaka ili veća konverzija - upareni s jasnom metodom za evaluaciju i praćenje tih metrika. Pravi timovi grade benchmarkove, testiraju rubne slučajeve i prate performanse nakon implementacije. Oni također planiraju kada je model pogrešan, a ne samo kada je ispravan, jer povjerenje ovisi o rješavanju grešaka.

Kako kompanije koje se bave vještačkom inteligencijom obično zarađuju i na koje cjenovne zamke kupci trebaju paziti?

Uobičajeni modeli uključuju određivanje cijena na osnovu korištenja (po zahtjevu/tokenu/zadatku), pretplate na osnovu radnog mjesta, određivanje cijena na osnovu rezultata (rjeđe), poslovne ugovore sa SLA-ovima i licenciranje za ugrađenu ili na uređaju umjetnu inteligenciju. Ključna napetost je predvidljivost: kupci žele stabilnu potrošnju, dok se troškovi umjetne inteligencije mogu mijenjati ovisno o korištenju i izboru modela. Jaki dobavljači to rješavaju usmjeravanjem na jeftinije modele, keširanjem, grupiranjem i kontrolom veličine konteksta.

Šta čini kompaniju koja se bavi vještačkom inteligencijom odbranjivom ako svi mogu koristiti slične modele?

Često prepreka nije samo "bolji model". Odbrana može proizaći iz vlasničkih podataka o domeni, distribucije unutar radnog procesa u kojem korisnici već žive, prebacivanja troškova s ​​integracija i navika, povjerenja u brend u područjima s visokim ulozima i operativne izvrsnosti u isporuci pouzdane umjetne inteligencije. Sistemi "čovjek u petlji" također mogu nadmašiti čistu automatizaciju. Dva tima mogu koristiti isti model i dobiti vrlo različite rezultate na osnovu svega oko njega.

Kako da uočim AI-washing prilikom procjene dobavljača ili startupa?

Pazite na nejasne tvrdnje bez jasnih mogućnosti umjetne inteligencije, „demo magiju“ bez graničnih slučajeva i nemogućnost objašnjavanja evaluacije, upravljanja podacima, praćenja ili načina kvara. Previše samouvjerene tvrdnje poput „gotovo savršeno“ su još jedan znak upozorenja. Zelene zastavice uključuju transparentno mjerenje, jasna ograničenja, planove praćenja odstupanja i dobro definirane puteve ljudskog pregleda ili eskalacije. Kompanija koja može reći „mi to ne radimo“ često je pouzdanija od one koja obećava sve.

Reference

  1. OECD - oecd.ai

  2. OECD - oecd.org

  3. Nacionalni institut za standarde i tehnologiju (NIST) - NIST AI RMF (AI 100-1) - nist.gov

  4. Priručnik za Okvir za upravljanje rizicima umjetne inteligencije (AI RMF) NIST-a - Mjera - nist.gov

  5. Google Cloud - MLOps: Kontinuirana isporuka i automatizacija procesa u mašinskom učenju - google.com

  6. Google - Vodič za praktičare o MLOps-ima (Bijela knjiga) - google.com

  7. Google Cloud - Šta je MLOps? - google.com

  8. Datadog - Najbolje prakse okvira za evaluaciju LLM-a - datadoghq.com

  9. IBM - Pomak modela - ibm.com

  10. OpenAI - Zašto jezički modeli haluciniraju - openai.com

  11. OpenAI - API cijene - openai.com

  12. OpenAI centar za pomoć - Šta su tokeni i kako ih brojati - openai.com

  13. Microsoft - Cijene za Microsoft 365 Copilot - microsoft.com

  14. MIT Sloan School of Management - Zašto je vrijeme za umjetnu inteligenciju usmjerenu na podatke - mit.edu

  15. NVIDIA - Šta je edge AI? - nvidia.com

  16. IBM - Edge vs. cloud AI - ibm.com

  17. Uber - Podizanje standarda sigurnosti implementacije ML modela - uber.com

  18. Međunarodna organizacija za standardizaciju (ISO) - Pregled ISO/IEC 42001 standarda - iso.org

  19. arXiv - Generisanje prošireno pretraživanjem za NLP zadatke koji zahtijevaju intenzivno znanje (Lewis et al., 2020) - arxiv.org

  20. Oracle - Vektorska pretraga - oracle.com

  21. Zakon o vještačkoj inteligenciji (EU) - Ljudski nadzor (Član 14) - artificialintelligenceact.eu

  22. Evropska komisija - Regulatorni okvir za umjetnu inteligenciju (pregled Zakona o umjetnoj inteligenciji) - europa.eu

  23. YouTube - youtube.com

  24. AI Assistant Store - Kako funkcioniše AI nadogradnja - aiassistantstore.com

  25. AI Assistant Store - Kako izgleda AI kod - aiassistantstore.com

  26. AI Assistant Store - Šta je AI algoritam - aiassistantstore.com

  27. AI Assistant Store - Šta je AI predprocesiranje - aiassistantstore.com

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog