Ethan Mollick 对前沿人工智能模型可以轻易被成本较低的替代品取代的说法表示怀疑。他认为,即使是这些先进模型在准确性和判断力方面微小的提升,也能在结果和错误减少方面带来显著的改进,尤其是在跨越较长时间的任务中。Mollick 建议,将最强大的模型用作编排者是一种更有效的策略。 AI
影响 表明顶级人工智能模型的性能提升对于复杂、长周期的任务至关重要,这可能会影响组织选择和部署人工智能的方式。
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