#企业AI

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最近听到的企业AI消息都很扎心！ 这是麻省理工学院的原始报告，该报告称95%的人工智能项目落地试点失败，这吓坏了美国股市的投资者。 报告称，大多数公司都陷入困境，因为95%的GenAI试点产生零投资回报率，而一小部分则通过使用学习、插入真实工作流程并随着使用而改进的系统获胜。 团队不断购买或构建静态工具，这些工具演示得很好，但无法记住上下文、适应或适应日常运营，而这份报告准确地映射了少数获胜者如何以不同的方式做到这一点。
#企业AI #试点失败 #投资回报率低 #麻省理工学院报告 #美国股市
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企业领域本体构建的四步实践法———一个可行Palantir的Ontology路径推演（另文同步发布） 现在，让我们企业领域数据本体工程涉及所有关键细节、双边与多边的复杂关系，以及其中微妙的区别与联系，彻底梳理、缝合，并最终推演出一套经得起拷问的、关于“企业AI落地的关键脉络——领域数据本体的构建实践与推演”的完整体系。 这条脉络，标志着企业AI构建者角色的根本性转变。我们不再是试图用代码复刻人类智慧的“知识工程师”，而是与AI协作的“认知架构师”。 我们的核心工作，是为强大的、但缺乏领域深度的LLM，设计和建造一个能够激活其潜能、引导其思考、并约束其行为的“认知空间”。 这个空间的地基，是经过治理的、干净的数据； 其框架，是符合“AI邓巴数”原则的、简洁的领域本体； 其运行规则，是透明、可观测的Agentic RAG流程； 其生命力，则来自于凤凰涅槃式的、不断进化的新陈代谢。  这套方法论，恰到好处地融合了符号主义的严谨与连接主义的灵活，既尊重了商业世界的复杂现实，又最大限度地释放了新一代AI的惊人潜力。它虽然艰辛，但却为我们在这个充满不确定性的AI时代，指明了一条通往真正商业价值的、坚实而光明的道路。
#企业AI #领域本体 #认知架构师 #Agentic RAG #商业价值
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Berryxia.AI
4个月前
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