top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Layanan diagnosis risiko sederhana AI Sera diluncurkan

Generatived

21/3/25, 04.30

Sera (Meguro-ku, Tokyo) telah meluncurkan layanan baru yang memungkinkan perusahaan mendiagnosis risiko layanan Generative AI yang mereka gunakan dengan mudah. ​​"Layanan Diagnosis Sederhana Risiko AI" ini dapat digunakan oleh perusahaan tanpa pengetahuan khusus, dan memungkinkan diagnosis yang hemat biaya.

Perusahaan ini menyediakan dukungan deteksi dini dan penanggulangan risiko yang terkait dengan penggunaan Generative AI, seperti kebocoran informasi, masalah hak cipta, dan kerusakan citra perusahaan akibat bias. Layanan ini diawasi oleh teknisi AI dan konsultan keamanan kelas dunia, dan tim keamanan perusahaan telah menerima pujian tinggi di kompetisi internasional "Gray Swan Arena".

Sera telah membuat kriteria diagnostik berdasarkan pedoman lembaga pemerintah AS "NIST AI RMF 1.0". Hal ini memungkinkan diagnosis risiko AI secara komprehensif dan menyediakan laporan yang intuitif. Bahkan perusahaan tanpa pengetahuan khusus pun dapat dengan mudah memahami risiko AI.

Perusahaan ini menyediakan dukungan bagi banyak perusahaan tentang cara menggunakan Generative AI dengan aman. Konsultasi gratis juga tersedia, jadi jangan ragu untuk menghubungi mereka. Perusahaan ini menawarkan layanan berbiaya rendah sebagai langkah awal dalam mengatasi risiko AI bagi perusahaan.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

Badan Sains dan Teknologi Jepang Umumkan Robot Perawatan AI NVIDIA

14/1/26, 00.00

Program Riset Moonshot, yang didukung oleh Badan R&D Teknologi Jepang (JST), membuat kemajuan besar dengan tujuannya untuk mengintegrasikan robot bertenaga AI ke

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

NVIDIA Umumkan Blueprint untuk Meningkatkan Operasi Gudang dengan AI

14/1/26, 00.00

Gudang-gudang menghadapi paradoks operasional.

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

NVIDIA Meluncurkan Alat AI untuk Meningkatkan Efisiensi Ritel

14/1/26, 00.00

NVIDIA memperkenalkan alat pengembang baru yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan skalabilitas di industri ritel.

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

MambaTech Umumkan Terobosan dalam Efisiensi LM

14/1/26, 00.00

Penelitian terkini dalam pengembangan model bahasa (LM) telah memperkenalkan pendekatan baru untuk mengatasi keterbatasan pemrosesan konteks panjang.

bottom of page