Combien trop de matériel d'apprentissage devient automatiquement un système de connaissances personnelles
Le Codex peut identifier les points de vue dupliqués et contradictoires par thème, problème, preuve et organisation d'action, et générer des notes provisoires à valider. La saisie des connaissances devrait préserver la source originale, mettre à jour le temps et le jugement individuel, et éviter de remplacer la compréhension par des résumés automatiques.
Cette vidéo est utilisée pour comprendre l'idée de l'automatisation de Codex. La mise en œuvre réelle doit être conçue en fonction de l'accès aux données, des interfaces système, des risques opérationnels et des exigences d'approbation manuelle.
Voyons ce qu'on peut faire.
Le Codex peut identifier les points de vue dupliqués et contradictoires par thème, problème, preuve et organisation d'action, et générer des notes provisoires à valider. La saisie des connaissances devrait préserver la source originale, mettre à jour le temps et le jugement individuel, et éviter de remplacer la compréhension par des résumés automatiques.
Le contenu vidéo de ce numéro est lu
Les éléments suivants sont tirés du texte structuré de la vidéo originale pendant la période, ce qui permet une lecture rapide, une discussion interne et une recherche.
1. Ouverture
Il y a beaucoup d'informations qui ne sont pas vraiment apprises. Codex, l'utilisation la plus précieuse n'est pas de générer plus de résumés, mais d'organiser des exercices et des commentaires.
Questions
Une grande partie de l'information n'est pas orientée vers les problèmes, les résumés sont isolés, relisent, ne rappellent pas, et puis re-recherchent la langue originale.
Modèles
Les connaissances personnelles peuvent être divisées en quatre couches de source, de concept, de problème et d'application. Il n'y a pas de sources, de locaux et de notes anticliniques qui peuvent facilement être mal interprétés.
Processus
Premièrement, la question de l'apprentissage est définie, l'information est lue et citée, les concepts et les conflits sont associés, puis les questions et les pratiques sont générées, puis l'étude est réajustée pour être basée sur des erreurs.
5. Contexte
L'apprentissage des examens se concentre sur les erreurs et l'espacement, les compétences professionnelles sur les projets réels et l'exploration de recherches sur les comparaisons de sources et les questions inconnues.
6. Technologie
L'information locale peut directement former des ensembles d'apprentissage; des zones en évolution rapide peuvent être combinées avec la vérification Web; l'apprentissage à long terme peut être basé sur le contexte avec le projet, les compétences et le temps-track.
7. mise en œuvre
Sélectionnez un sous-thème pour un plan de 14 jours. La réception et l'inspection ne sont pas le nombre de notes, mais s'il est possible d'expliquer, de résoudre des problèmes et de passer à une nouvelle scène.
8. Clôture
L'automatisation de l'apprentissage n'est pas pour vous, mais pour vous.
Que devrions-nous faire de cette scène?
La transformation des tâches personnelles telles que documents, matériels d'apprentissage, itinéraires et factures en un workflow automatisé repérable et consultable pour Codex. Autour de -combien de matériel d'apprentissage devient automatiquement un système de connaissances personnelles, de l'entrée réelle, de la sortie souhaitée, des privilèges d'outils, de l'autorisation manuelle, des indicateurs de traitement inhabituels et d'acceptation opérationnelle doit être définie avant de décider s'il faut utiliser des règles, des scripts, API s, Codex ou d'autres AIAgents.
La vérification des conditions, de la responsabilité, des sources de données et des exceptions est effectuée à l'aide d'échantillons réels, et la présentation n'est pas utilisée comme substitut aux preuves de production.
La vérification des conditions, de la responsabilité, des sources de données et des exceptions est effectuée à l'aide d'échantillons réels, et la présentation n'est pas utilisée comme substitut aux preuves de production.
La vérification des conditions, de la responsabilité, des sources de données et des exceptions est effectuée à l'aide d'échantillons réels, et la présentation n'est pas utilisée comme substitut aux preuves de production.
Moyens d'amélioration suggérés
- 1Choisir un échantillon authentique et clarifier les règles de classification
Sélection des tâches et anomalies récentes et représentatives, identification des participants, des extrants des intrants, du temps et des coûts actuels.
- 2Définit la limite d'exécution, l'aperçu et la confirmation manuelle
Distinction entre les actions qui sont auto-exécutives, qui nécessitent une confirmation manuelle et qui interdisent le traitement automatique.
- 3Exécuter en premier dans la zone de copie ou de brouillon
Commencez par le brouillon, une copie ou une scène limitée, et gardez le transfereur anormal et reculez.
- 4Par économies de temps, erreurs et restructuration
Observation continue de l'exactitude, de l'adoption, du cycle de traitement, des erreurs et des résultats opérationnels réels.
Comment automatiser le reçu et l'inspection est vraiment efficace.
L'acceptation ne peut se fonder uniquement sur la question de savoir si une seule démonstration doit être effectuée. Les résultats suivants doivent être observés en permanence à l'aide d'échantillons indépendants et d'anomalies réelles, et les valeurs de référence de prémodification du même calibre doivent être maintenues:
- Cohérence du classement automatique avec le jugement manuel
- Proportion de correction manuelle requise
- Économies hebdomadaires comparables
- Rétroactivité et régression des erreurs d'application
L'autorisation, l'approbation, la vérification et la prise en charge manuelle doivent également être vérifiées en ce qui concerne le montant, l'engagement des clients, la protection des renseignements personnels, la conformité, le changement de production ou les opérations de suppression.
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