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深度｜Cohere 創(chuàng)始人最新思考：模型進(jìn)展已經(jīng)變得越來越難！AI 下一個(gè)大的突破在機(jī)器人，模型需要更強(qiáng)大更便宜

深度｜Cohere 創(chuàng)始人最新思考：模型進(jìn)展已經(jīng)變得越來越難！AI 下一個(gè)大的突破在機(jī)器人，模型需要更強(qiáng)大更便宜

Cohere 創(chuàng)始人兼 CEO Aidan Gomez 近期分享了他對(duì)于人工智能發(fā)展的深度思考。他認(rèn)為，盡管 AI 技術(shù)在提高生產(chǎn)力和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面具有巨大潛力，但目前 AI 模型的進(jìn)展正變得越來越困難，而且成本日益增加。
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當(dāng)我們?cè)谡剶?shù)據(jù)管理時(shí)，我們?cè)谡勈裁矗?/a>

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)技術(shù)日新月異的發(fā)展，企業(yè)在數(shù)據(jù)管理上面臨了前所未有的挑戰(zhàn)。本文將深入探討數(shù)據(jù)管理的發(fā)展歷程、當(dāng)前的難題以及企業(yè)如何有效進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，幫助讀者理解數(shù)據(jù)管理的真正含義，把握數(shù)據(jù)時(shí)代的脈搏。
數(shù)據(jù)治理：如何提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？

數(shù)據(jù)治理：如何提高數(shù)據(jù)質(zhì)量？

本文深入探討了數(shù)據(jù)治理的核心議題——如何提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。從識(shí)別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源到實(shí)施有效的監(jiān)控規(guī)則，再到衡量數(shù)據(jù)治理成效的指標(biāo)，為您提供了一套完整的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理框架，希望幫助您的組織確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而做出更明智的業(yè)務(wù)決策。
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)產(chǎn)品生命線之?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)產(chǎn)品生命線之?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量

編輯導(dǎo)語：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，是每個(gè)數(shù)據(jù)應(yīng)用類的數(shù)據(jù)產(chǎn)品都需要時(shí)刻關(guān)注并解決的問題。本篇作者結(jié)合自己的工作經(jīng)歷與思考，跟我們分享了數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的類型、問題產(chǎn)生的原...