Как много учебного материала автоматически становится системой личных знаний
Кодекс может идентифицировать дублирующие и противоречивые взгляды по теме, проблеме, доказательствам и организации действий и генерировать проекты заметок, которые должны быть подтверждены.Ввод знаний должен сохранять первоначальный источник, обновлять время и индивидуальное суждение и избегать замены понимания автоматическими резюме.
Это видео используется для понимания идеи автоматизации Codex. Реальная реализация должна быть разработана в соответствии с доступом к данным, системными интерфейсами, операционными рисками и требованиями ручного утверждения.
Посмотрим, что мы можем сделать.
Кодекс может идентифицировать дублирующие и противоречивые взгляды по теме, проблеме, доказательствам и организации действий и генерировать проекты заметок, которые должны быть подтверждены.Ввод знаний должен сохранять первоначальный источник, обновлять время и индивидуальное суждение и избегать замены понимания автоматическими резюме.
Видеоконтент этого выпуска читается
Ниже приведены структурированные тексты оригинального видео за период, что позволяет быстро читать, вести внутреннюю дискуссию и искать.
1. Открытие
Существует много информации, которая не очень изучена.Самое ценное использование Кодекса — не генерировать больше резюме, а организовывать упражнения и обратную связь.
Вопросы
Большая часть информации не ориентирована на проблемы, резюме изолированы, перечитываются, не напоминают, а затем заново исследуют исходный язык.
Модели
Личное знание можно разделить на четыре слоя источника, понятия, проблемы и приложения.Нет источников, предпосылок и контрклинических заметок, которые легко можно неверно истолковать.
процесс
Сначала определяется вопрос обучения, читается и цитируется информация, связаны понятия и конфликты, затем генерируются вопросы и практики, а затем исследование корректируется на основе ошибок.
5. Контекст
Обучение экзаменационному обучению фокусируется на ошибках и интервалах, профессиональных навыках в реальных проектах и исследовании источников и неизвестных проблем.
6.Технологии
Локальная информация может напрямую формировать учебные пакеты; быстро меняющиеся области могут быть объединены с веб-проверкой; долгосрочное обучение может быть основано на контексте с помощью проекта, навыков и тайм-трека.
7. осуществление
Выбрать подтему для 14-дневного плана. Получение и осмотр - это не количество заметок, а то, можно ли объяснить, решить проблемы и перейти на новую сцену.
8. Закрытие
Автоматизация обучения не для вас, а для вас.
Что нам делать с этой сценой?
Вместо того, чтобы решать такие личные задачи, как документы, учебные материалы, маршруты и счета, в качестве поиска и обратимого автоматизированного рабочего процесса для Кодекса, необходимо определить, «как слишком много учебного материала автоматически становится системой личных знаний», реальный ввод, желаемый вывод, привилегии инструмента, ручное оформление, необычные показатели обработки и оперативного принятия, прежде чем принимать решение об использовании правил, сценариев, API s, Кодекса или других AIAgents.
Проверка условий, ответственности, источников данных и исключений осуществляется с использованием реальных образцов, а представление не используется в качестве замены производственных доказательств.
Проверка условий, ответственности, источников данных и исключений осуществляется с использованием реальных образцов, а представление не используется в качестве замены производственных доказательств.
Проверка условий, ответственности, источников данных и исключений осуществляется с использованием реальных образцов, а представление не используется в качестве замены производственных доказательств.
Предлагаемые пути для улучшения
- 1Выберите подлинный образец и уточните правила классификации.
Выбор последних и репрезентативных задач и аномалий, определение участников, входных выходов, времени и текущих затрат.
- 2Устанавливает границу выполнения, предварительный просмотр и ручное подтверждение
Различия между действиями, которые выполняются самостоятельно, требуют ручного подтверждения и запрещают автоматическую обработку.
- 3Запуск сначала в области копирования или проекта
Начните с черновика, копии или ограниченной сцены, и сохраните ненормальный переносчик и отступите.
- 4По экономии времени, ошибкам и реинжинирингу
Постоянное наблюдение за точностью, принятием, циклом обработки, ошибкой и реальными результатами бизнеса.
Как автоматизировать прием и проверку действительно эффективно.
Приемка не может основываться исключительно на том, проводится ли одна демонстрация. Следующие результаты должны постоянно наблюдаться с использованием независимых образцов и реальных аномалий, а исходные линии предварительной модификации того же калибра должны поддерживаться:
- Последовательность автоматической классификации с ручным суждением
- Доля требуемых ручных исправлений
- Недельные сбережения
- Ретроактивность и регрессия неправильного применения
Разрешение, одобрение, аудит и ручное поглощение также должны быть проверены, когда речь идет о количестве, обязательстве клиента, конфиденциальности, соблюдении, изменении производства или удалении операций.
Продолжайте узнавать о программах
AI работает в моде.
Процесс стабилизации для суждения AI, вызова инструмента, ручного утверждения и обработки аномалий
Смотрите подробностиСвязанные с этим ресурсыКомпания-однодневка и техническая поддержка OPC
Проектирование агента, инструментов и автоматизации обслуживания для отдельных лиц и небольших групп
Смотрите подробностиСвязанные с этим ресурсыAI Руководство по расходам на рабочую рутину
Понимание того, как сложность процессов, интеграция, моделирование и транспорт влияют на затраты
Смотрите подробности