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大家好，我在寻找适用于Windows的AI照片亭软件，能够支持文本提示，有什么推荐吗？
如果你想了解如何在大规模上实际部署人工智能，而不仅仅是进行实验，OpenAI提供的这份指南是我见过的最具结果导向的资源。
这份指南基于实际的企业部署，重点关注什么有效、什么无效以及原因。
以下是报告中7个关键企业人工智能采纳经验的简要总结：
1. 从评估开始
→ 先进行模型性能的结构化评估。
示例：摩根士丹利通过评估加快了顾问的工作流程，同时提高了准确性和安全性。
2. 将人工智能嵌入产品中
→ 让你的产品更智能、更具人性化。
示例：Indeed使用GPT-4o mini生成“你为什么适合这个职位”的信息，增加了20%的求职申请。
3. 现在就开始，提前投资
→ 早期行动者会随着时间的推移积累人工智能的价值。
示例：Klarna的人工智能助手现在处理了三分之二的支持聊天，90%的员工每天使用人工智能。
4. 定制和微调模型
→ 根据你的数据调整模型以提升性能。
示例：Lowe’s微调了OpenAI的模型，在产品标记中实现了60%的错误检测改进。
5. 让专家掌握人工智能
→ 让你的员工利用人工智能进行创新。
示例：BBVA的员工在短短5个月内构建了2900多个定制GPT，覆盖法律、信贷和运营领域。
6. 解除开发者的障碍
→ 通过赋能工程师加快开发速度。
示例：Mercado Libre的17000名开发者使用“Verdi”构建基于GPT-4o和GPT-4o mini的人工智能应用。
7. 设定大胆的自动化目标
→ 不仅仅是自动化，而是重新构想工作流程。
示例：OpenAI的内部自动化平台每月处理数十万项任务。
请告诉我，你认为这些7个要点中，哪些是公司最容易忽视的。