Quanta matéria de aprendizagem se torna automaticamente um sistema de conhecimento pessoal
O Codex pode identificar visões duplicadas e conflitantes por tema, problema, organização de evidências e ação, e gerar notas de rascunho a serem validadas. O item de conhecimento deve preservar a fonte original, atualizar o tempo e julgamento individual, e evitar substituir a compreensão por resumos automáticos.
Este vídeo é usado para entender a ideia de automação do Codex. A implementação real precisa ser projetada de acordo com o acesso de dados, interfaces do sistema, riscos operacionais e requisitos de aprovação manual.
Vamos ver o que podemos fazer.
O Codex pode identificar visões duplicadas e conflitantes por tema, problema, organização de evidências e ação, e gerar notas de rascunho a serem validadas. O item de conhecimento deve preservar a fonte original, atualizar o tempo e julgamento individual, e evitar substituir a compreensão por resumos automáticos.
O conteúdo do vídeo desta edição é lido
A seguir, são extraídos do texto estruturado do vídeo original durante o período, que permite a leitura rápida, discussão interna e busca.
1. Abertura
Há muita informação que não é realmente aprendida. O uso mais valioso do Codex não é gerar mais resumos, mas organizar exercícios e feedback.
Questões
Grande parte da informação não é orientada para problemas, os resumos são isolados, releitura, não reminiscente, e depois re-pesquisando a língua original.
Modelos
O conhecimento pessoal pode ser dividido em quatro camadas de fonte, conceito, problema e aplicação. Não há fontes, premissas e notas contraclínicas que possam ser facilmente mal interpretadas.
Processo
Primeiro, define-se a questão da aprendizagem, lê-se e cita-se a informação, associam-se conceitos e conflitos, depois geram-se questões e práticas, e o estudo é reajustado para ser baseado em erros.
5. Contexto
A aprendizagem de exames centra-se em erros e espaçamentos, competências profissionais em projectos reais e exploração de investigação sobre comparações de fontes e questões desconhecidas.
6. Tecnologia
Informações locais podem formar pacotes de aprendizagem diretamente; áreas de mudança rápida podem ser combinadas com verificação Web; aprendizagem de longo prazo pode ser baseada em contexto com Project, Skill e Time-Track.
7. Aplicação
Selecione um subtema para um plano de 14 dias. Receber e inspeção não é o número de notas, mas se é possível explicar, resolver problemas e mover para uma nova cena.
8. Encerramento
Aprender automação não é para você, mas para você.
O que devemos fazer com esta cena?
Transformando tarefas pessoais, como documentos, materiais de aprendizagem, itinerários e contas em um fluxo de trabalho automatizado pesquisável e reversível para o Codex. Em torno de “quanto material de aprendizagem se torna automaticamente um sistema de conhecimento pessoal”, entradas reais, saída desejada, privilégios de ferramenta, liberação manual, processamento incomum e indicadores de aceitação operacional devem ser definidos antes de decidir se deve usar regras, scripts, API s, Codex ou outros AIAgents.
A verificação das condições, responsabilidade, fontes de dados e exceções é feita utilizando amostras reais, e a apresentação não é usada como substituto para a evidência de produção.
A verificação das condições, responsabilidade, fontes de dados e exceções é feita utilizando amostras reais, e a apresentação não é usada como substituto para a evidência de produção.
A verificação das condições, responsabilidade, fontes de dados e exceções é feita utilizando amostras reais, e a apresentação não é usada como substituto para a evidência de produção.
Caminhos sugeridos para melhorias
- 1Selecione uma amostra genuína e clarifique as regras de classificação
Selecionar tarefas e anomalias recentes e representativas, identificar participantes, saídas de entrada, tempo e custos atuais.
- 2Define o limite de execução, a antevisão e a confirmação manual
Distinção entre ações que são autoexecutivas, que requerem confirmação manual e que proíbem o processamento automático.
- 3Executar primeiro em área de cópia ou rascunho
Comece com o rascunho, uma cópia ou uma cena limitada, e mantenha o transferidor anormal e retire-se.
- 4Por economia de tempo, erro e reengenharia
Observação contínua da precisão, adoção, ciclo de processamento, erro e resultados reais de negócios.
Como automatizar o recibo e inspeção é realmente eficaz.
A aceitação não pode basear-se unicamente na questão de saber se uma única demonstração é efectuada, devendo ser observados continuamente os seguintes resultados, utilizando amostras independentes e anomalias reais, e devem ser mantidas as linhas de base de pré-modificação do mesmo calibre:
- Coerência da classificação automática com julgamento manual
- Proporção de correcção manual necessária
- Poupança semanal conciliável
- Retroatividade e regressão de aplicações erradas
A autorização, aprovação, auditoria e aquisição manual também devem ser verificadas quando se trata de quantidade, compromisso do cliente, privacidade, conformidade, operações de mudança de produção ou exclusão.
Continuar a aprender sobre os programas
AI funciona de uma forma.
Processo de estabilização para julgamento AI, chamada de ferramenta, aprovação manual e processamento de anormalidade
Ver os detalhesRecursos conexosEmpresa de um homem e suporte técnico OPC
Designing Agent, ferramentas e automação de manutenção para indivíduos e equipes pequenas
Ver os detalhesRecursos conexosGuia de Custos de Fluxo de Trabalho AI
Compreender como a complexidade, integração, modelização e transporte afetam os custos do processo
Ver os detalhes