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7 stories taggedAI deployment.
Google and Accenture Launch Joint Team to Put AI Engineers Inside Big Companies
Google holds just 6% of enterprise AI spending against rivals at nearly 40% each. A new unit training 1,000 dedicated engineers is its latest push to close the gap.
More Memory Does Not Always Mean a Smarter AI Agent
A study across eight AI models found that feeding an agent more of its own past experience can hurt as much as help. The right amount of memory depends entirely on how capable the model already is.
Brex a construit un système de surveillance réseau pour ses agents IA en supposant qu'ils étaient déjà compromis
L'entreprise fintech Brex n'a pas pu convaincre son équipe de sécurité d'approuver les agents IA sur son réseau, elle a donc créé son propre filtre open-source appelé CrabTrap qui surveille ce que les agents envoient plutôt que de tenter de contrôler ce qu'ils font.
Une startup de 20 millions de dollars veut utiliser l'IA pour résoudre ses propres problèmes de déploiement
Faire fonctionner l'IA dans une grande entreprise est si difficile qu'une nouvelle vague de consultants onéreux a émergé juste pour s'en charger. June pense que le logiciel peut les remplacer.
Cinq points essentiels que les dirigeants d'entreprise doivent connaître avant de déployer des agents IA
Intel a mené des milliers d'expériences sur des charges de travail IA autonomes et a découvert que la plupart des organisations mesurent les mauvaises métriques. Voici ce qui compte vraiment lorsque vous allez au-delà des chatbots.
Votre chatbot IA n'est pas défaillant. C'est votre pipeline de données qui l'est.
Les projets d'IA d'entreprise n'cessent d'échouer, et les entreprises en imputent toujours la faute au modèle d'IA. Naveen Ayalla, ingénieur données senior, affirme que le vrai problème se situe une couche plus profonde, dans les tuyauteries défaillantes alimentant le modèle en données.
L'écart entre une démonstration de robot et un robot qui fonctionne vraiment
Un cofondateur de la société de robotique agricole Burro explique pourquoi la partie la plus difficile de la construction de machines autonomes n'est pas le travail en laboratoire. C'est un mardi matin sous la pluie.