这种类型需要与内部和外部数据

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尽管如此，它们在 GenAI 副驾驶的世界中共存。 全人工智能副驾驶 AI 副驾驶提供全面的解决方案，不仅可以作为被动工具，还可以作为主动顾问。它了解背景，预测用户需求，并在执行操作的同时提供量身定制的建议。平台进行深度集成、复杂的 API 交互，以及可能需要开发专门的 ML 模型。 主要用例：咨询、复杂决策和全面行动交付。

优点：提供战略见解和预测帮助，适应复杂的用户需求并增 外汇数据 强决策过程。 局限性：需要大量的开发时间和资源才能实现全部功能，包括可能需要定制 AI 模型训练。 GitHub Copilot 就是一个典型的例子，它运行在集成开发环境 (IDE) 上。它会评估开发人员的代码，并在发现模式后立即提供建议。开发人员认为这种类型的工具可以改变游戏规则，报告称任务完成速度提高了 55%。

编码副驾驶 这些类别的人工智能副驾驶分别适用于不同的任务，并在各种场景中得到实际应用，如以下用例所示。 跨角色和领域的用例 AI 副驾驶以其在代码生成和软件开发支持方面的实力而闻名，但它们的能力远不止这些任务。它们处理大量数据的能力对于需要掌握报告、客户反馈或市场研究结果精髓的高管和经理来说非常有用。 管理与生产 这些 AI 系统可以帮助组织数字工作场所。