LLM
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Twelve Use Case Families::

    1. Prediction / Forecasting
    2. Autonomous System
    3. Planning
    4. Decision Intelligence
    5. Recommender System
    6. Segmentation / Classification
    7. Intelligent Automation
    8. Perception
    9. Anomaly Detection
    10. Conversational User Interfaces
    11. Content Generation
    12. Knowledge Discovery



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    六种常见的人工智能技术


* 1. Non-Generative Machine Learning
* 2. Simulation
* 3. Optimisation
* 4. Rules / Heuristics
* 5. Graphs
* 6. Generative Models


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    某些用例系列更适合采用某些人工智能技术。低（L）、中（M）和高（H）指的是相应用例系列中使用的人工智能技术的稳定性和可靠性。研究来源：Gartner Data & Analytics Summit Conference (2024), How to Make Your Data AI-Ready and Why It Matters.

* 我们绝不能用 LLM 来帮助我们预测世界上不存在的东西，也不能用它来进行规划。
* 例如，当我们有了某一特定产品的销售数据后，把这些数据交给 ChatGPT 来询问第二天的销售情况是没有意义的。不过，你可以让它为你写一些代码，代码会使用一些非生成式 ML 技术来预测数据。因此，我们仍然在 "内容生成 "用例中使用 ChatGPT。
















参考
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* Do Not Use LLM or Generative AI For These Use Cases: https://readmedium.com/zh/do-not-use-llm-or-generative-ai-for-these-use-cases-a819ae2d9779