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コンテキスト・エンジニアリングよりスマートな産業用AIコパイロットの設計図

機器のダウンタイムの70%は、ヒューマンエラーやコンテキスト情報の不足が原因です。コンテキスト・エンジニアリングは、すべての副操縦士との対話に知識、ライブの運用状態、ユーザーのコンテキストを埋め込むことでこれを解決します。.
コンテクスト・エンジニアリングが、AIを一般的なチャットから信頼できるコピロットに変えていく様子をご覧ください。.

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工業用地ではなぜ公開AIだけでは不十分なのか、ゲートデータがどのようにコパイロットを信頼させるのかを学ぶ。.

InSkill vs ChatGPT vs Microsoft Copilot

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産業用AIコパイロットのためのコンテキストエンジニアリングの力を引き出す

機械知識、ライブデータ、ユーザーのコンテキストを組み込むことで、AIを一般的なチャットから信頼できる産業用コピロットに変えるコンテキストエンジニアリングの方法をご覧ください。.