Data 可持续性
迷失利润的迷宫 ：解构执行差距
为什么需要 LLMOps
本文介绍了 LLMOps，这是一个融合了 DevOps 和 MLOps 的专业分支，用于管理大型语言模型（LLM）带来的挑战...
通过人工智能和建模充分利用有限的 data
了解如何通过人工智能和建模利用有限的 first-party data。.
生成式人工智能将如何改变并加速经济和商业发展
在 2023 年 4 月 20 日举行的 Artefact 生成式人工智能会议上，生成式人工智能领域的主要参与者分享了他们的知识，并就这项新技术以及企业利用它提高业务生产力的方法交换了意见。.
人工智能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的主力军，随着人工智能语言建模技术的融入，搜索引擎在提供相关信息方面的作用有望进一步增强。.
迁移到 GA4：如何成功迁移
迁移到 GA4 可能是一项艰巨的任务，但却是必须要做的。以下是我们成功迁移的最佳做法。.
在隐私（或）时代重振您的营销测量，以做出更好的决策
因果关系模型是市场营销的未来。注册参加我们的活动，了解如何实施此类模型，并了解 Artefact 如何为客户实施这些模型。.
Data 治理，人工智能项目成功的先决条件
枢纽研究所就 Data 治理问题采访 Artefact 合伙人 Justine Nerce
人工智能如何改善患者护理之旅
人工智能有可能通过数字解决方案改变医疗行业。那么，人工智能是如何改善患者护理过程的呢？
