



凌晨一点,王总按下了咖啡机的“双倍浓缩”键。
这是他这个月第几次在办公室看到深夜的城市了?他记不清了。电脑屏幕上,那份来自海外工厂的设备故障分析报告,像一本天书。旁边,是另一份关于新药品临床试验数据的解读。
两个项目,都是公司的命脉。
王总叹了口气,揉了揉太阳穴。他不是没有工具。
公司花重金部署的AI平台,就在屏幕的另一个窗口安静地待着。他试着把那份设备报告“喂”给AI,希望能得到一些初步的分析和摘要。
几秒钟后,AI给出了回复——一段听起来头头是道、但实际上毫无用处的通用性总结。它识别了“传感器”、“压力阈值”这些词,但完全无法理解它们在一张复杂设备图纸的上下文中意味着什么。
那份临床试验数据,结果更糟。AI甚至混淆了“不良反应”和“副作用”这两个在医学上有着细微但关键区别的术语。
这堵“墙”,王总已经撞过很多次了。他靠在椅子上,感到一种深深的无力。
我们身处一个AI时代,为什么我们的AI,更像一个知识渊博的“通用助手”,能回答“什么是偏头痛”,却在面对一份真实的、复杂的病历时束手无策?为什么它能解释“什么是传感器”,却看不懂一张需要十年经验的工程师才能完全理解的设备图纸?难道,我们花重金请来的AI,只是一个“通用型助手”,而不是一个能解决问题的“专家”?
一个念头突然闪过王总的脑海。
或许,问题的关键不在于AI“知道”多少,而在于它“理解”多少。
如果它可以像一个真正的医生那样去阅读病历,像一个资深工程师那样去分析图纸呢?如果AI可以深入到我们业务最核心、最复杂的肌理中去,那将会是怎样一番景象?
这个看似遥远的“如果”,可能比我们想象的更近。
如何让AI跳出“通用”的限制,深入到具体的业务场景中,成为能够处理复杂任务的“专家级助手”?这正是我们本次直播将要深入探讨的核心。
我们将揭秘,AI Agent是如何从一份潦草的病历中,秒速生成一份结构化的诊疗报告;又是如何通过对话,指导一名新手工程师看懂复杂的设备图纸,完成检修。
如果你也像王总一样,渴望拥有的不只是一个“通用型助手”,而是一个真正懂业务的“AI专家团队”,那么这场直播,就是为你准备的。
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直播时间:9月15日(周一)19:00
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