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AwwO上线！
全球首个Agent Swarm 编排系统正式发布内测邀约！！
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#AgentCanvas #Agent画布 #Canvas-RSI
评测，体验！原理，都在这里！！
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传统数据治理管的是“数据”，AI 数据治理管的是“数据 + 模型 + 应用行为 + 结果”。前者是基础，后者是升级，两者缺一不可。企业不要认为自己把数据管好了，AI 就也能管好。
1.当企业从“用数据”进入“用 AI”阶段，治理这件事的对象已经从“数据”扩展到“数据 + 模型 + 应用行为 + 结果”，治理边界是大幅延伸了的。
2.高质量数据 ≠ 高质量 AI，模型质量、训练过程与推理环境同样关键。
3.AI 治理要同步关注安全、伦理、合规与业务价值，一定要构建可信 AI。
4.这不是一蹴而就的事情。企业应当从自身数据治理能力出发，逐步建设模型治理与 AI 运营能力，分阶段演进。
5. 持续监控与反馈闭环的建立同样重要，长期来看以数据驱动优化模型效果与业务价值的动作是必不可少的。
1.当企业从“用数据”进入“用 AI”阶段，治理这件事的对象已经从“数据”扩展到“数据 + 模型 + 应用行为 + 结果”，治理边界是大幅延伸了的。
2.高质量数据 ≠ 高质量 AI，模型质量、训练过程与推理环境同样关键。
3.AI 治理要同步关注安全、伦理、合规与业务价值，一定要构建可信 AI。
4.这不是一蹴而就的事情。企业应当从自身数据治理能力出发，逐步建设模型治理与 AI 运营能力，分阶段演进。
5. 持续监控与反馈闭环的建立同样重要，长期来看以数据驱动优化模型效果与业务价值的动作是必不可少的。
7 00
OOD的任务还会存在到什么时候呢，结果可形式化验证/可迭代/有自动化手段的工作很快也会全部消亡；结果不可验证的文艺工作也只会加速既有的大面积劣币驱逐良币。
整个loop里发展的最慢的东西大概是社会形态吧。
Physical ai完善前短期的主要工作还是商业化和领域适配以及物理世界体力活，T➡️♾️后剩下的工作除了重资产/资源行业和大流量IP之外还会剩下什么呢
希望人类还是能保有它们提供欲望的能力吧。
整个loop里发展的最慢的东西大概是社会形态吧。
Physical ai完善前短期的主要工作还是商业化和领域适配以及物理世界体力活，T➡️♾️后剩下的工作除了重资产/资源行业和大流量IP之外还会剩下什么呢
希望人类还是能保有它们提供欲望的能力吧。
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