为什么需要大型语言模型操作 (LLMOps)
本文介绍了 LLMOps，这是一个融合了 DevOps 和 MLOps 的专门分支，旨在应对大型语言模型（LLMs）带来的挑战……
通过AI和建模充分利用有限的数据
了解如何利用人工智能和建模技术，充分利用有限first-party 。
生成式AI将如何改变并加速经济和商业的发展
在2023年4月20日举行的Artefact 人工智能大会上，生成式人工智能领域的关键人物分享了他们的见解，并就这项新技术以及企业如何利用它来提升业务效率进行了交流。
AI语言模型在搜索引擎营销和优化中的力量
二十多年来，搜索引擎一直是数字领域不可或缺的一部分；随着人工智能语言建模技术的融入，其在提供相关信息方面的作用预计将进一步增强。
迁移到GA4：如何成功地进行迁移
迁移到GA4可能是一项困难的任务，但也是必须要做的。以下是我们的最佳做法，以成功地完成这一迁移。
在隐私时代重振您的营销衡量体系（或）以实现更优决策
因果模型是营销的未来。立即注册参加我们的活动，了解如何实施此类模型，并了解Artefact 如何为客户Artefact 这些模型。
数据治理，人工智能项目成功的先决条件
Hub Institute 就数据治理问题对Artefact合伙人 Justine Nerce 进行的专访
人工智能如何改善患者就医体验
人工智能有望通过数字化解决方案重塑医疗行业。那么，人工智能是如何改善患者就医体验的呢？
人工智能需要一个全面的框架和可扩展的项目
2021年7月28日 人工智能和数字化转型项目的成功率较低，但借鉴最佳实践会有所帮助。
