强化智能优先：企业为何仍需依赖人类智慧？

如果你并非从事软件开发，在会议或董事会上，你或许曾被问及：“我们要如何落地 AI？如何真正实现投资回报？”全球都在寻找答案，但答案依旧难以捉摸。近期 AI 工程学的突破与往昔的经验教训，有助于我们构建切实可行的方案。在探讨方案前，必须正视现状。迄今为止，多数 AI 基准测试对该领域而言是一种尴尬的沉默。模型在标准化考试、法考及学术数据集上常能取得近乎完美的成绩，却在真实的专业场景中表现欠佳。缘由很简单：基准测试考查的是模型记忆了什么，而非它能做什么——这被称为“数据污染”，即模型在训练阶段已看过答案。Me