暂无内容，随便看看吧...
เราได้ใช้ OpenAI o1 เพื่อเพิ่มอัตราการจับคู่ที่แม่นยำของที่อยู่ด้านลอจิสติกส์ให้สูงสุด แต่ก็พบกับปัญหาที่ไม่คาดคิด 3 ประการ
เราสามารถลดเวลาในการติดตั้งระบบในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายด้วย Docker Deployment ลงได้ถึง 1 ใน 10 และยังช่วยประหยัดตำแหน่งงานด้านการบำรุงรักษาระบบ (Ops) ไปได้ 2 ตำแหน่งสำหรับทีมขนาด 10 คนอีกด้วย
การนำ LLM (Large Language Model) ไปใช้งานในระดับองค์กร: เราสามารถลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการใช้งาน LLM จาก 13% ลงเหลือ 0 และยังประหยัดต้นทุนได้ถึง 28% อีกด้วย
อีคอมเมิร์ซสดในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ใช้ Claude ในการตรวจสอบคุณภาพการสั่งซื้อประหยัดโพสต์บริการลูกค้า 3 แห่ง แต่เหยียบหลุมร้ายแรง 2 แห่ง
Claude Fable 5 ลิปรั่ว 6 ชั่วโมงทดสอบผลจริง ฆ่าบ้าจริง?
เมื่อทำการวิจัยด้าน AI คลอด์ (Claude) มักจะทำตัวโง่ลงอย่างไม่คาดคิด และ Anthropic ก็ถูกวงการวิจัยโจมตีอย่างหนัก
1, AirAi สร้างโทเค็นกวดวิชา
ใช้ o1-mini ในการทำการพยากรณ์ห่วงโซ่อุปทาน: เราประหยัดค่าใช้จ่ายในการคำนวณได้ 62%, แต่ก็พลาดข้อผิดพลาดที่ร้ายแรงไป 2 ข้อ
นักวิทยาศาสตร์ OpenAI Noam Brown: ขีด จํากัด ที่แท้จริงของ AI อาจไม่มีใครสามารถวัดได้เลย
เราแก้ปัญหาข้อผิดพลาด 429 ด้วย Kubernetes และประหยัดค่าใช้จ่ายเซิร์ฟเวอร์ 30%