ty le keo ma lai Làm thế nào để phá vỡ chu kỳ Hype AI Hype và đưa ra quyết định AI tốt cho tổ chức của bạn

bởi

Brian Eastwood

ngày 21 tháng 7 năm 2025

Nó là ty le keo ma lai trí tuệ nhân tạo Hype Chu kỳ Robert Blumofe nhìn thấy quá thường xuyên: Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nghe thấy ty le keo ma lai giai thoại về ty le keo ma lai bước đột phá AI giai đoạn đầu, nhầm lẫn với ty le keo ma lai trường hợp sử dụng trưởng thành, sợ rằng họ đã bỏ lỡ, hãy bỏ qua việc thực hiện.

Hồi đó là chuỗi: AI Thành công, Nhà hát, FOMO, và ty le keo ma lai số hình thức thất bại,AkamaiPhó chủ tịch điều hành và giám đốc công nghệ cho biết tạiĐánh giá công nghệ MIT EMTech AI Hội nghị. Tôi đã thấy điều đó xảy ra nhiều lần.

Trong bài thuyết trình của mình, Blumofe đã sử dụng sự tiến hóa của Akamai, AI như ty le keo ma lai ví dụ về cách các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể phá vỡ chu kỳ cường điệu và xây dựng sự lưu loát AI trên khắp các tổ chức của họ.

Sự tham gia của nhân viên nên là trung tâm của chiến lược này, ông nói. Đầu năm nay, ty le keo ma lai cuộc khảo sát được thực hiện bởi Pew Research cho thấy khoảng1 trong 6 công nhân Hoa Kỳ sử dụng AI để thực hiện công việc của họ theo ty le keo ma lai cách nào đó, so với khoảng 81% những người không.

Blumofe, người có bằng tiến sĩ khoa học máy tính từ MIT, coi việc áp dụng AI thấp là ty le keo ma lai cơ hội bị bỏ lỡ. Hầu hết các công việc tại thời điểm này có thể được hưởng lợi từ AI, ông nói. ty le keo ma lai số vấn đề trong đó các nhiệm vụ có thể có lợi nhất và làm thế nào, [sử dụng] dạng ai của AI.

Ông đã đưa ra bốn lời khuyên cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cố gắng giúp tổ chức của họ đạt được sự lưu loát AI.

Quá nhiều người nghĩ về AI chỉ theo các mô hình ngôn ngữ lớn, được đào tạo về hàng nghìn tỷ tham số, trong khi thực tế các mô hình AI được xây dựng có mục đích phù hợp hơn để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể. Akamai, ví dụ, đã triển khai nhiều mô hình tùy chỉnh để xác định và phân tích các mối đe dọa an ninh mạng tiềm năng.

Từ theo nhiều cách, ty le keo ma lai LLM là ty le keo ma lai cách tốn kém ty le keo ma lai cách lố bịch để giải quyết ty le keo ma lai số vấn đề nhất định. Nó hiếm gặp trong ty le keo ma lai doanh nghiệp rằng bạn cần ty le keo ma lai mô hình hàng nghìn tỷ tham số bao gồm mọi sự kiện trong lịch sử, ông Blumofe nói. ty le keo ma lai trong những bài học từ Deepseek là bạn có thể làm nhiều hơn với ít hơn, ông nói, đề cập đến các công ty khởi nghiệp Trung Quốc có mô hình AI ít tốn kém hơn và ít tính toán hơn so với các đối thủ của Hoa Kỳ.

Don Tiết để LLM thành công làm mờ phán đoán của bạn

ty le keo ma lai LLM rất phù hợp cho ty le keo ma lai cái gì đó như phân loại email, nhưng đó là nhà hát thành công của Hồi giáo, ông Blumofe nói. Hầu hết các vấn đề về doanh nghiệp yêu cầu các giải pháp phức tạp hơn ngoài việc viết các lời nhắc thông minh để tổ chức các hình thức cơ bản của dữ liệu có cấu trúc.

Trong hầu hết các trường hợp, LLM là ty le keo ma lai phần của ty le keo ma lai nhóm công nghệ của người Hồi giáo, kết hợp với nhau cho ty le keo ma lai giải pháp được xây dựng có mục đích. Chẳng hạn, cùng với các mô hình săn bắn đe dọa an ninh mạng, Akamai đã phát triển ty le keo ma lai chatbot trả lời các câu hỏi của nhân viên về việc di chuyển khách hàng sang ty le keo ma lai nền tảng mới và ty le keo ma lai công cụ viết câu trả lời cho các yêu cầu của nhà cung cấp và khách hàng cho các đề xuất.

Khám phá thế giới của AI ngoài LLMS

trưởng thành vượt ra ngoài cách tiếp cận ty le keo ma lai kích cỡ phù hợp với tất cả các LLM có nghĩa là nhìn vào công nghệ ty le keo ma lai cách toàn diện hơn. Điều đó có nghĩa là khi biết khi các phương pháp như học sâu (nhận ra các mẫu) hoặc AI tượng trưng (để tạo ra các phản ứng logic) là ty le keo ma lai sự đặt cược tốt hơn. Có ty le keo ma lai thế giới của AI ngoài LLMS, ông Blumofe nói. Tôi sẽ tranh luận những mô hình này theo nhiều cách có nhiều khả năng cung cấp giá trị doanh nghiệp trong thời gian dài hơn.

Hãy để nhân viên thử nghiệm

Akamai đã xây dựng ty le keo ma lai hộp cát nội bộ để cho phép mọi người tự làm việc và chơi với AI, ông Blumofe nói. Cách tiếp cận đó tương phản với các doanh nghiệp chọn ty le keo ma lai số ít phi công AI từ ty le keo ma lai danh sách hàng tá đề xuất. Đội IT IT của Akamai có thể khóc chú tại ty le keo ma lai số điểm, được sử dụng băng thông và chi phí điện toán, Blumofe thừa nhận - nhưng cho đến khi điều đó xảy ra, anh nói, anh cảm thấy không cần phải đánh giá từng trường hợp sử dụng AI có thể.

Vào cuối cuộc nói chuyện của mình, Blumofe đã đưa ra ty le keo ma lai câu hỏi từ ty le keo ma lai thành viên khán giả về các công ty nhưShopifyvàDuolingođang yêu cầu các nhà quản lý tuyển dụng chứng minh rằng AI không thể làm ty le keo ma lai công việc trước khi họ thuê ty le keo ma lai người cho vai trò này.

Các công ty như vậy đang nhận được đuôi trước con chó, ông Blumofe nói. Cơn gánh nặng của bằng chứng nên đi theo cách khác. Vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết là gì?khôngAI?