主要观点总结
文章讨论了AI技术在实际应用中的挑战,包括AI能力的不确定性、响应能力限制以及开发环境制约等问题。文章指出,尽管AI技术已经广泛应用,但真正成熟且有价值的AI应用仍然有限,主要原因在于AI技术还存在一些挑战需要克服。
关键观点总结
关键观点1: AI能力的不确定性限制了其适用范围。
AI功能的测试结果具有不确定性,使得其只能应用于开放式的、不要求精确结果的业务场景。软件测试模式也因此改变,更注重评估功能而非结果的重复正确性。
关键观点2: AI功能的响应能力限制了其适用范围。
AI功能的响应受到LLM的限制,无法做到实时响应。这导致了流式接口在AI开发中的普及,并影响了整个执行过程的速度。
关键观点3: AI开发环境和过程面临的挑战。
开发环境对机器配置、持续测评和兼容性要求较高,且需要使用不同版本的AI框架和编程语言。此外,开发人员必须掌握足够的AI技能,并保持对AI技术发展的跟踪。
免责声明
免责声明:本文内容摘要由平台算法生成,仅为信息导航参考,不代表原文立场或观点。
原文内容版权归原作者所有,如您为原作者并希望删除该摘要或链接,请通过
【版权申诉通道】联系我们处理。