Подходът на Salesforce за решение на „неравния интелект“ в AI
В бързо развиващия се свят на изкуствения интелект (AI), Salesforce прави заглавия със своя иновативен подход към справяне с един от най-сложните проблеми на AI: феноменът на „неравния интелект“. Този проблем, който подчертава пропастта между суровия интелект на AI системата и нейната способност да изпълнява последователно в непредсказуеми корпоративни среди, е значителен фокус за AI Research екипа на Salesforce.
Разбиране на „Неравен интелект“
Неравният интелект се отнася до непоследователността в AI системите, които, въпреки способността си да превъзхождат в специфични задачи или тестове, могат да се провалят, когато се прилагат в динамични, реални корпоративни сценарии. Тази непоследователност може да доведе до оперативни смущения, ерозия на доверието и финансови последици за бизнеса, който разчита на AI като критично важен инструмент.
В скорошно подробно изследователско съобщение, Salesforce излага нови показатели, модели и рамки, насочени към създаване на бъдещи AI агенти, които са по-интелигентни, надеждни и универсални за корпоративна употреба. (Новини на Salesforce за AI агенти).
Основни иновации от AI Research на Salesforce
SIMPLE Dataset
За да измери и средство неравния интелект, Salesforce представи SIMPLE датасет, който се състои от 225 ясно формулирани въпроси за разсъждение, предназначени да оценят възможностите и последователността на AI системите.
„Днешният AI е неравен. Но как можем да работим върху нещо, без да го измерим първо?“ обясни Шелби Хайнеке, старши мениджър на научните изследвания в Salesforce, по време на пресконференция. (VentureBeat).
CRMArena
Друга значима иновация е CRMArena, нова рамка за оценка, предназначена да симулира реалистични сценарии за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM). Този инструмент позволява на Salesforce да провежда стрес стрес тестове върху AI агентите, да разбира точки на неуспех и да изведе насоки за подобрение.
Нови модели за вложени елементи
Сред техническите постижения, Salesforce подчертава модела SFR-Embedding, който е водещ в Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) в 56 датасета. Този модел предлага по-дълбоко контекстуално разбиране и ще бъде интегриран в Data Cloud на Salesforce.
xLAM V2 Модели
Проектирани да предсказват действия, а не само текстова генерация, моделите xLAM V2 на Salesforce са малки, но мощни допълнения към техния репертоар на AI, специално оптимизирани за задачи, базирани на действия в корпоративни условия.
Осигуряване на безопасност и надеждност на AI
За да се справи с корпоративните притеснения относно безопасността и надеждността на AI, Salesforce въведе моделите SFR-Guard, които подобряват възможностите на слоя за доверие за установяване на защитни рамки за поведението на AI в CRM приложения. Тази разработка подчертава критичното значение на осигуряване, че AI агентите действат в предварително определени граници, които отговарят на бизнес стандартите и политиките.
Ко-иновация с клиенти
Обратната връзка от клиенти играе ключова роля в оформянето на AI разработките на Salesforce. Чрез ко-иновация, Salesforce успя да подобри своите AI решения, като гарантира, че те отговарят на строгите изисквания на корпоративните данни среди.
Итай Ассео, старши директор на инкубация и бранд стратегия в AI Research, подчертава важността на ко-иновацията, заявявайки, че обратната връзка от клиенти е довела до значителни подобрения в производителността и точността на AI. (Salesforce Blog).
Предстоящото развитие за AI на Salesforce
О ongoing research and development efforts highlight Salesforce's commitment to producing AI systems that prioritize consistency and reliability alongside advanced capabilities. As the tech industry continues to pursue larger models with enhanced raw capacities, Salesforce's focus on bridging the consistency gap aligns with real-world business needs over purely academic benchmarks.
As these innovations begin rolling out, Salesforce reinforces its position in the race for enterprise AI dominance, betting on the belief that reliability and consistency—rather than mere raw intelligence—will define the ultimate victors.
Основни изводи за аудиторията на Encorp.ai
За компании като Encorp.ai, които се специализират в интеграции на AI и персонализирани решения, разбирането и адаптирането към тези възникващи тенденции е от значение. Основните прозрения включват:
- Фокус върху последователността: Стремете се към решения, които гарантират, че AI системите са не само интелигентни, но и последователно надеждни в различни среди.
- Използване на нови показатели: Използвайте инструменти като CRMArena, за да провеждате стрес тестове и усъвършенствани AI агенти, оптимизиращи се за реални приложения.
- Приоритизирайте безопасността: Имплементирайте стабилни слоеве за безопасност, подобни на Trust Layer на Salesforce, за да минимизирате рисковете и да поддържате доверието на заинтересованите страни.
- Участвайте в ко-иновации: Тясно си кооперирайте с клиентите, за да усъвършенствате AI решенията, черпейки от практическа обратна връзка за подобрения в производителността и точността.
Чрез възприемане на тези принципи, Encorp.ai и подобни компании могат да поддържат конкурентно предимство, доставяйки AI решения, които отговарят на сложните изисквания на днешните корпоративни среди.
За повече детайли посетете Encorp.io и разгледайте техните AI интеграционни решения.
Martin Kuvandzhiev
CEO and Founder of Encorp.io with expertise in AI and business transformation