AI और ML · 8 जुल॰
Citrine ने सामग्री टीमों को लक्ष्यों से प्रयोगों तक ले जाने के लिए Catalyst और Apex लॉन्च किए, जिसमें 550 मॉडलों और 70,000 मासिक सुझावों का हवाला दिया गया
उपयोगी सीख बड़ी एआई नाटकीयता नहीं है, बल्कि उन वैज्ञानिकों के लिए वर्कफ़्लो पर भरोसा है जिन्हें सचमुच अगला प्रयोग चलाना होता है।
- मटेरियल्स AI का मूल्यांकन केवल मॉडल ब्रांडिंग से नहीं, बल्कि उसके द्वारा बनाए गए निर्णय लूप से करें।
- स्वीकृत सिफारिशों और लैब फीडबैक जैसे अपनाने के मेट्रिक्स पर नज़र रखें, केवल सुझावों की मात्रा पर नहीं।
- पहले दिन से ही लक्ष्यों, व्याख्याओं, मॉडल गुणवत्ता और प्रयोग फीडबैक के इर्द-गिर्द डोमेन AI बनाएं।