这包括数据复杂性、缺乏可追溯性或这些基本不透明的模型的可解释性。由于模型训练的控制和治理不明确，还存在潜在的公平使用问题。这可能导致声誉风险以及因使用有害和/或有偏见的信息而产生的法律和合规风险。 目前，医疗保健、生命科学、法律、金融服务和公共部门等许多行业对生成式人工智能的需求正在增加。
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的生成式人工智能 垂直人工智能和“人工智能堆栈”的自然演进 这种 泰国电话号码数据 向垂直 AI 的演变 是软件行业之前就已经历的自然演变。软件即服务 (SaaS) 市场已经有了一段时间的垂直解决方案，并取得了成功，例如Veeva（生命科学 CRM）、Procore（建筑管理）和Servicetitan（服务平台）。
随着技术的成熟 AI 堆栈”正在形成
基础模型是 AI 堆栈的基石，其中的领导者包括 Anthropic、 Cohere 和 OpenAI。AI的“镐和铲子”将 其产品的数字图像叠加到购物者 位于基 础设施层，这是一个包罗万象的层，包括数据增强、微调、数据库和模型训练工具等各种类别。这方面的例子包括Hugging Face（模型发现）、Weights & Biases（机器学习操作 – MLOps）和LangChain（大型语言模型 – LLM – 创建）等公司。
在堆栈的应用层面我们将看
就已经历的自到横向和纵向应用。垂直应用将有两种类型：专门构建 丹麦电话线索 的垂直 AI 应用和嵌入 AI 技术以创建垂直特定产品的现有应用。 随着 AI 堆栈的底层通过开源可用性实现商品化，真正的赢家将是那些提供垂直产品的公司。基础模型将成为一种公用事业，就像电力一样，而 AI 作为一种服务模式正在兴起。