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生命科学企业如何成功实施生成式AI
超过70%的生成式AI实验未能投入生产应用。本文探讨了实验与生产系统间的差距，分析了质量一致性、用例评估和工作流集成等关键挑战。文章提出了结构化的优先级评估框架，重点关注重复性手工任务、大量文本处理和代码生成三大高价值应用场景。同时介绍了代理AI的发展趋势和技术演进的三个阶段，强调通过战略性集成现有业务流程来实现创新和运营卓越。
如何加速你的 AI 之旅：识别关键挑战、沙盒测试和评估供应商
随着 AI 应用日益普及，企业领导者迫切希望充分发挥 AI 的价值。本文提供了一套系统方法，帮助企业评估 AI 工具的能力并找到最适合的解决方案。关键步骤包括:聚焦业务问题而非工具本身、通过小规模试点项目测试技术、设立实验预算、优先考虑数据安全和供应商透明度等。通过这种结构化的方法，企业可以更有效地选择和实施 AI 解决方案。
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