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你看，既包含距离，又说清了方向，感觉已经很完美了吧。然而，当你深入使用产品时、当你自己驾车的时候，才会发现情况并非如此——你很难精确地把握是否到了500米处，很可能在300米处的一个路口就错误地提前右转了。

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在业务刚接入AI平台，存在一个冷启动的阶段，最缺的是打标的数据。所以，可以将标注平台中海量标注数据梳理和开放出来，让业务可以先到平台里面搜索下，

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然而，现实情况是，业务同学为了简单、好把控，往往都想自己创建一个类型。于是，在平台上就出现了类似Company1、Company2这样重复的类型。

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我们知道，如果一个产品不够贴心，不够聪明和智能，那用户肯定不喜欢，但反过来，如果“太智能”了，那有时候也不行。

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要深度满足用户需求，要多问为什么，了解用户真实的目的。还要忘掉自己，多从用户角度去思考。

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·第三层则是业务合规，这一点特别是在一些金融、保险、政府等敏感行业上，本身会有数据合规需求，比如两地三中心、操作审计等监管必须能力。

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先来回答第一个问题，如今云厂商可信度已经不是特别大的问题了，第一点是因为：不管是云厂商本身，或是引入了第三方机构一直在跟云厂商合作

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比如已经买好一套审计系统，也可以选择直接把这套审计系统部署在云数据库专属集群里面，从而把专属集群的安全能力跟本地系统的安全能力做一个全面结合，形成更好的双方都可以认可的安全等级防护。

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所有基于云的LMS工具都提供了在线评估的自动化特性。话虽如此，给论文评分仍然不是人工智能的强项，但这种情况在不久的将来可能会改变。我们期待人工智能与教授的创造力相媲美。

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所有基于云的LMS工具都提供了在线评估的自动化特性。话虽如此，给论文评分仍然不是人工智能的强项，但这种情况在不久的将来可能会改变。我们期待人工智能与教授的创造力相媲美。