轉變已經開始:大型語言模型(LLMs)正在各個領域被重新定位為戰略自動化工具。
它們正在解析美國證券交易委員會(SEC)的文件、建立私人估值模型,並在 BlackRock、KKR 甚至美國空軍等公司內部起草投資備忘錄。
這些不是聊天機器人。它們是嵌入到企業工作流程中的持久性 AI 代理。
它們可以處理各種文件,從反饋中學習,並像永不休眠的超高效實習生一樣,在每次任務中不斷改進。
但這裡有個問題:
這些代理的智慧程度取決於它們所基於的數據。
這就是為什麼高信號、結構化、授權數據正成為真正的競爭優勢。
ORO 透過收集真實用戶的推理、決策和思維軌跡的任務來幫助提供這些數據。不是抓取的內容。也不是合成的噪音。
未來的發展取決於能夠根據上下文思考而不僅僅是執行任務的系統,而是理解目標、適應反饋並隨著時間的推移而改進。
而上下文始於人。