将 AI 智能体连接到企业知识
企业 AI 智能体缺乏组织语境知识,导致推理、决策和行动不可靠,并让许多智能体 AI 用例停在生产前。一项对 300 名数据、AI 和技术高管的调查显示,平均只有约 34% 的智能体 AI 项目进入生产,生产领先组织为 61%。数据碎片化是扩展知识访问的首要挑战,55% 受访者提及;企业正投资检索技术、RAG、AI-ready APIs 和知识图谱。
企业 AI 智能体缺乏组织语境知识,导致推理、决策和行动不可靠,并让许多智能体 AI 用例停在生产前。一项对 300 名数据、AI 和技术高管的调查显示,平均只有约 34% 的智能体 AI 项目进入生产,生产领先组织为 61%。数据碎片化是扩展知识访问的首要挑战,55% 受访者提及;企业正投资检索技术、RAG、AI-ready APIs 和知识图谱。
Berkeley AI Research 介绍 SPEX 与 ProxySPEX,用于在 LLM 等复杂机器学习系统中以较少 ablation 识别关键交互。SPEX 将交互发现转化为稀疏恢复问题,ProxySPEX 利用层级结构在保持 SPEX 性能的同时减少约 10x ablations。方法可用于 feature attribution、data attribution 和模型组件归因。