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数据治理如何解决数据质量挑战？
数据治理在解决数据质量挑战中发挥着关键作用，通过建立明确的政策、标准和实践来指导数据在其生命周期内的管理。其主要目标是确保数据的准确性、一致性和可信性。这是通过清晰定义的流程来实现的，这些流程规定了数据在组织内收集、存储和利用的方式。例如，
确保大型语言模型（LLMs）被负责任使用采取了哪些步骤？
GPT-4建立在GPT-3的基础上，在性能、可伸缩性和功能方面有了显著的改进。虽然GPT-3有1750亿个参数，但GPT-4引入了更大、更优化的架构，可以更好地理解上下文，并在任务中提供更一致的输出。
GPT-4的一个关键进步是它的多模式
多智能体系统如何处理分布式决策？
“多-Agent系统（MAS）通过允许多个智能体协同或独立工作来处理分布式决策，以解决复杂问题。MAS中的每个智能体代表一个具有独立目标、能力和环境知识的自主实体。这些智能体相互之间进行沟通，以分享信息、协商和协调其行动，以实现共同目标。这