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值得注意的是，“对于AI嵌入式产品，他们开始思考：算法的透明度如何？这些算法中存在多少偏见？训练数据的真实性怎样？如果部分训练数据不真实，如何将其从学习模型中剔除？以及，是否建立了必要的人类监督与验证机制——那至关重要的最终检查？这些流程具体是怎样的？”
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从另一个角度来看，首席劳动力架构师必须既懂代码也懂人心。他们设计智能体协作网络——一个人类与AI智能体协作的稳健生态系统。他们定义通用智能体协议，并监控每次认知运行的价值，而不仅仅关注员工总数。
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