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领域智能的胜利：在生产性AI中“高质量”究竟意味着什么
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
随着企业将生成性AI应用于生产，关注点转向系统的可信性。成功依赖于数据、工程纪律和明确责任，而非单一模型的表现。在高度监管的行业中，准确性应以人类表现为基准，强调可追溯性和责任感。
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关键要点
- 企业在将生成性AI应用于生产时，关注点转向系统的可信性。
- 成功依赖于数据、工程纪律和明确责任，而非单一模型的表现。
- 在高度监管的行业中，准确性应以人类表现为基准。
- 质量在代理系统中是关于累积可靠性，而非单一响应的评估。
- 不同利益相关者对质量的定义不同，技术团队关注KPI，最终用户关注品牌合规性和法律约束。
- 在高度监管的行业中，追溯性和责任感比完美的准确性更重要。
- 领域特定代理比通用模型更强大，因为它们在特定上下文中工作。
- AI代理工作流程在从原型转向生产时常见的失败点包括节奏不匹配、隐性知识缺失和基础设施不足。
- 技术发展速度快，组织往往未做好数据访问、安全和结构的基础工作。
- 隐性知识如果没有被编码，代理系统将无法按预期行为运行。
- 许多团队未能为规模或实际使用进行规划，导致在生产负载下崩溃。
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