Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Работа агентов искусственного интеллекта на неверных данных может подорвать доверие к любому результату, основанному на данных, пишет на портале The New Stack Сара Леви, соучредитель и генеральный директор платформы управления данными Euno. Хорошая новость заключается в том, что развернуть агентов ИИ и подключить их к вашим данным стало проще, чем когда-либо. Но само по себе это не сделает агентов ИИ эффективными для принятия решений на основе данных. Такие модели, как DeepSeek или любая другая большая языковая модель (LLM), не могут генерировать значимые выводы, если данные, лежащие в их основе, противоречивы. Это классическая проблема «мусор на входе, мусор на выходе». Организации часто имеют несколько версий одной и той же метрики, каждая из которых рассчитывается по-разному. Возьмем, к примеру, «маржу прибыли» — финансы, продажи и операционный отдел могут определять ее по-разному. При такой несогласованности у ИИ нет шансов дать правильный ответ, потому что в действительности организация еще не пришла к согласию по поводу правильного ответа. Многие думают, что для получения информации на основе ИИ достаточно очистить данные и устранить ошибки. Однако даже безупречные данные могут привести к противоречивым ответам без согласованных определений. Сценарий реального мира Допустим, агента ИИ попросили найти клиентов компании из группы риска — тех, кто с наибольшей вероятностью откажется от сотрудничества. Он ищет в CRM и видит поле с пометкой «в зоне риска», прикрепленное ... читать далее.
