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Una nuova categoria di intelligenza.
L’apprendimento che inizia dove finisce l’addestramento.

I modelli di IA imparano prima di essere rilasciati, e poi restano come sono. ACI impara, pianifica, simula, decide e agisce dopo: a runtime, dal tuo lavoro, finché è in funzione. Questo ne fa una categoria a sé.

Dove finisce l’addestramento, inizia ACI.

L’apprendimento di un modello finisce al rilascio. Quello di ACI inizia con la tua prima richiesta, e continua finché è attiva.

Passaggio 1 su 5: Training

Un modello impara il mondo in un lungo addestramento, prima che qualcuno lo usi.

Si basa su ciò che è venuto prima.

Ogni risultato si aggiunge a ciò che ACI sa, senza disturbare ciò che c’era prima. Una nuova regola vale dalla richiesta successiva, e tutto il resto di ciò che ha imparato resta com’era.

L’apprendimento continuo significa accogliere il nuovo senza perdere il vecchio.

Passaggio 1 su 4: Il nuovo e il vecchio

È intelligenza, quindi generalizza.

ACI impara lo schema dietro un risultato, così gestisce un caso che non ha mai visto, distingue un caso simile, e acquisisce competenze che testa prima dell’uso.

Passaggio 1 su 3: Parafrasi

La stessa richiesta con altre parole: ACI la riconosce, e risponde.

Impara il tuo lavoro, e ciò che impara è tuo.

Un modello sa ciò che il mondo ha messo per iscritto. ACI sa ciò che il tuo lavoro ha confermato, mostra da dove viene ogni elemento, e va ovunque lavori.

Passaggio 1 su 4: Decisione

Una decisione che il tuo team conferma diventa qualcosa che ACI sa.

Vedi Duplex all’opera sul tuo lavoro.

Duplex è costruito su ACI. Un progetto pilota lo fa girare sul tuo lavoro, con le metriche concordate prima dell’avvio.

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