速览#7：人工智能与分析学的交汇
在此快速浏览Dan Valente ( @Daniel_Valente )、Scott Allen ( @scott_allen ) 和 Kristen Slappey ( @kristen-slappey ) 探索了人工智能和分析领域不断发展的交集，探讨了 JMP 如何保持其独特的优势。
借鉴 JMP 用户 David Meintrup 的见解，讨论强调了 JMP 无缝且值得信赖的工作流程相比传统 AI 提示繁琐的来回操作具有显著优势。此外，团队还借鉴了 Anderson Mayfield 关于数据准备的观点，指出 JMP 虽然擅长处理繁重的工作和整理杂乱的数据，但其真正的价值在于赋能后续的探索性分析。（敬请关注将于 10 月出版的下一期 JMP Foreword，阅读 Meintrup 和 Mayfield 的完整文章。）
反思这些客户观点和产品理念，对话的重点是确保人工智能能够增强人类的能力，而不是取代统计直觉，并特别关注像 JMP LearnBot 这样的创新如何支持这一使命。
如果您对聊天内容有任何疑问或想深入了解，请在本文中留言或直接联系 Valente、Allen 或 Slappey。
如果您有任何建议，请通过反馈表单分享您对未来“快速解读”主题的想法。您也可以在首页的“实用链接”部分找到请求链接。您可以在以下位置找到所有“快速解读”： 公司最新动态 2026 页。
探索人工智能自动化与人类洞察力之间的平衡，重点关注客户视角、产品理念以及 JMP LearnBot 的作用。
回复：快速解读#7：人工智能与分析学的融合太棒了！这是销售团队申请产品管理客户互动会议的链接（如果客户想了解更多关于产品路线图以及人工智能相关内容的信息），Scott 和 Dan 都提到过这个链接： https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/SALESENABLEMENT/pages/570655157/Product+Management+Customer+Engagements+PMCE
回复：快速解读#7：人工智能与分析学的融合以下是我们在演示文稿中提到的博客文章： https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable-Blog/An-infrastructure-that-allows-organizations-to-implement-AI-on/ba-p/964862
回复：快速解读#7：人工智能与分析学的融合我喜欢这种简短的介绍！很高兴能进一步了解我们如何将人工智能应用于我们已经非常出色的产品中。
回复：快速解读#7：人工智能与分析学的融合非常感谢您的博文。我今天正在利用这篇文章跟进本周早些时候的一次会议。
回复：快速解读#7：人工智能与分析学的融合感谢 Dan、Kristen 和 Scott 的评论。以下是一些“是的，而且”的后续补充：
LearnBot 非常出色，是我们首次成功涉足人工智能领域。它简洁而强大的聊天界面非常适合咨询有关 JMP 的一般性问题。它有两个主要局限性：
1. LearnBot 需要公共互联网连接。我们和客户不应向其提出任何类型的专有问题或提供任何数据。
2. 虽然您可以让 LearnBot 生成 JSL 代码并将其复制粘贴到 JMP 脚本窗口中运行，但我们强烈不建议这样做。LearnBot 生成 JSL 代码的概率高达 35-40%，并且没有提供任何 JSL 代码安全保护措施。
关于助理的关键要点：
经过一年的密集研发和对大量反馈的快速响应，最新版本的 Assistant 通过使用文档检索和自动纠错功能，将 JSL 错误率降低至 5%，并且现在还包括 JSL 安全扫描，包括阻止和标记功能。
除了 JMP CustomGPT（与 LearnBot 相同的公共提供商）之外，Assistant 还提供了一套全面的 20 个自带 LLM 提供商，可以安全地插入任何类型的 AI 感知软件生态系统。
- Assistant 新增了自动模式，可以自动识别您是否在提问或想要在 JMP 中运行任务，并生成 JSL 代码，同时进行严格的安全检查。
助手聊天界面采用现代风格，支持交互式操作，卡片可编辑、移动和删除。您既可以在主窗口中聊天，现在也可以直接在 JMP 数据和报表窗口中聊天。
- 许多客户都认识到 Assistant 的广泛而强大的功能，一些客户正在评估是否要广泛部署它。
顺便一提，大卫·梅因特鲁普和安德森·梅菲尔德都是助理的粉丝。
如果您想在 JMP 中使用自然语言提示以安全的方式处理数据，请尝试使用 Assistant。最新版本在此处（尚未发布到 Marketplace）： https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/JMPPRODMGMT/pages/2710175789/Assistant+Feedback+Page
请继续向我们反馈关于 Assistant 的问题；它有时存在争议，但总体来说非常棒！
回复：快速解读#7：人工智能与分析学的融合我认为我可以再次确认JMP中人工智能的现有指导原则。但由于我的英语水平有限，以下三个细节我可能无法完全理解。我是一名测试人员，很少与JMP用户交流，因此以下问题主要基于我的个人兴趣。
（1）在题为“我们不应该做什么”的幻灯片中提到，“我们不应该提供生成并执行 JSL 的功能（无论是在产品中还是在扩展程序中）。”但是 JMP Marketplace 中现有的 Assistant 扩展程序却可以生成并执行 JSL。JMP Assistance 是否只是这一基本原则的一个例外？或者是我对“生成并执行 JSL”的含义理解有误？
（2）在题为“AI 集成指导原则”的幻灯片中提到“智能利用 LLM 来改进对发布到 JMP Live 的结果的搜索、访问和信息检索”。我不太明白这个功能具体是什么。Confluence 内部是否有页面解释这个功能？
（3）在我看来，我们母公司 SAS Institute 的主要原则是 AI 优先，而 SAS 的这一原则与 JMP 的原则并不一致。如果是这样，我们该如何调和这种不一致呢？（过去我们曾说过“SAS 是卡车，JMP 是跑车”。）
