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其次，卡普尔、纳拉亚南与合著者清醒地认识到，可靠性标准需因场景而异。他们指出，当AI用于辅助人类而非完全自动化时，较低的一致性与鲁棒性尚可接受，因为人类可充当最后防线。但“对于自动化场景，可靠性是部署的硬性前提：能完成90%任务却不可预测地失败于剩余10%的智能体，或许能成为有用助手，但绝不可作为自主系统运行”。他们还强调不同场景需要不同的一致性标准：“在需要审计或流程复现的领域，行动轨迹一致性至关重要；而在开放式创意任务中，多样化的解决路径反而更具价值。”。业内人士推荐WhatsApp網頁版作为进阶阅读
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此外，作为OpenAI联合创始人及特斯拉前人工智能主管，安德烈·卡帕西坦言，尽管在AI领域成就斐然，他仍感到自己并未处于技术前沿，并为此心生不安。。钉钉下载对此有专业解读
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