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weixin_36956897
ai_artworkgen
2 年前
trueweixin_36956897

“是时候讨论因果关系和生成式AI应用了。” 加入我们在伦敦举办的Amazon Web Services (AWS) 峰会，causaLens的产品总监Tom Farrand与Andrew Ellul将带您一起探索商业数据中的因果关系，以及为什么因果洞察是LLM应用的一个令人兴奋的扩展。

在此注册您的兴趣：https://aws.amazon.com/events/summits/emea/london/

他们将共同讨论如何超越上下文推理，并通过Amazon Bedrock增强您的生成式AI应用的因果推理能力。

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企业依赖因果问题运行。传统的机器学习无法可靠地回答这些问题。因果AI可以稳健地回答这些因果问题。历史上，对因果关系感兴趣的人主要关注少数变量之间的因果问题，而这些因果问题的答案非常有用。但最近因果发现算法在可扩展性方面的进步，使得大型因果图和结构因果模型的实现成为可能，再加上智能引擎的叠加，解锁了越来越多有趣问题的答案。例如，跨越数千个输入变量的根本原因分析，寻找多个杠杆中的最佳干预措施，并在如此大的变量集合中创建反事实情景。了解更多关于根本原因分析的信息：https://lnkd.in/gPBWpEzH了解更多关于如何优化决策的信息：https://lnkd.in/g7Hx6eER了解因果问题在制造业中的成功案例：https://lnkd.in/gGHxnTDC在零售和消费品行业的成功案例：https://lnkd.in/g3xTpcR7申请领先因果AI平台的免费试用：https://platform-az.causalens.com/free-trial-signup/?utm_source=linkedin&utm_medium=social_media&utm_campaign=demand_gen_free_trials_signup&utm_content=dg_linkedin_organic