在真实场景中部署AI系统，其挑战远远超出了孤立模型的能力范围。与机器人技术类似，AI在受控的实验室环境中表现良好，但在实际操作环境中却难以应对不可预测性和“不确定性”。可靠性以及周围的系统架构，而不仅仅是模型的性能，成为核心价值主张，因为规模的扩大揭示了隐藏的成本以及可能不遵循设计工作流程的人工操作员的需求。 AI
影响 强调了AI模型能力与现实世界部署可靠性之间的差距，并着重于系统架构和操作挑战。
排序理由 这篇文章是一篇评论文章，讨论了AI部署的挑战，并将其与硬件和机器人技术进行了类比，而不是宣布新模型或重要的行业事件。
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