速覽#7：人工智慧與分析學的交會
在此快速瀏覽Dan Valente ( @Daniel_Valente )、Scott Allen ( @scott_allen ) 和 Kristen Slappey ( @kristen-slappey ) 探索了人工智慧和分析領域不斷發展的交集，探討了 JMP 如何保持其獨特的優勢。
借鑒 JMP 用戶 David Meintrup 的見解，討論強調了 JMP 無縫且值得信賴的工作流程相比傳統 AI 提示繁瑣的來回操作具有顯著優勢。此外，團隊也藉鑒了 Anderson Mayfield 關於數據準備的觀點，指出 JMP 雖然擅長處理繁重的工作和整理雜亂的數據，但其真正的價值在於賦能後續的探索性分析。 （請關注將於 10 月出版的下一期 JMP Foreword，閱讀 Meintrup 和 Mayfield 的完整文章。）
反思這些客戶觀點和產品理念，對話的重點是確保人工智慧能夠增強人類的能力，而不是取代統計直覺，並特別關注像 JMP LearnBot 這樣的創新如何支持這項使命。
如果您對聊天內容有任何疑問或想深入了解，請在本文中留言或直接聯絡 Valente、Allen 或 Slappey。
如果您有任何建議，請透過回饋表單分享您對未來「快速解讀」主題的想法。您也可以在首頁的「實用連結」部分找到請求連結。您可以在以下位置找到所有“快速解讀”： 公司最新動態 2026 頁。
探索人工智慧自動化與人類洞察力之間的平衡，重點關注客戶視角、產品理念以及 JMP LearnBot 的作用。
回覆：快速解讀#7：人工智慧與分析學的融合太棒了！這是銷售團隊申請產品管理客戶互動會議的連結（如果客戶想了解更多關於產品路線圖以及人工智慧相關內容的資訊），Scott 和 Dan 都提到過這個連結： https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/SALESENABLEMENT/pages/570655157/ProductomerManagement+CustMENT/pages/570655157/ProductomerManagement+CustPMC+
回覆：快速解讀#7：人工智慧與分析學的融合以下是我們在簡報中提到的部落格文章： https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable-Blog/An-infrastructure-that-allows-organizations-to-implement-AI-on/ba-p/964862
回覆：快速解讀#7：人工智慧與分析學的融合我喜歡這種簡短的介紹！很高興能進一步了解我們如何將人工智慧應用於我們已經非常出色的產品。
回覆：快速解讀#7：人工智慧與分析學的融合非常感謝您的博文。我今天正在利用這篇文章跟進本週早些時候的一次會議。
回覆：快速解讀#7：人工智慧與分析學的融合感謝 Dan、Kristen 和 Scott 的評論。以下是一些「是的，而且」的後續補充：
LearnBot 非常出色，是我們首次成功涉足人工智慧領域。它簡潔而強大的聊天介面非常適合諮詢有關 JMP 的一般性問題。它有兩個主要限制：
1. LearnBot 需要公共網路連線。我們和客戶不應向其提出任何類型的專有問題或提供任何數據。
2. 雖然您可以讓 LearnBot 產生 JSL 程式碼並將其複製並貼上到 JMP 腳本視窗中運行，但我們強烈不建議這樣做。 LearnBot 產生 JSL 代碼的機率高達 35-40%，並且沒有提供任何 JSL 代碼安全保護措施。
關於助理的關鍵要點：
經過一年的密集研發和對大量回饋的快速回應，最新版本的 Assistant 透過使用文件檢索和自動糾錯功能，將 JSL 錯誤率降低至 5%，現在還包括 JSL 安全掃描，包括封鎖和標記功能。
除了 JMP CustomGPT（與 LearnBot 相同的公共提供者）之外，Assistant 還提供了一套全面的 20 個自帶 LLM 供應商，可以安全地插入任何類型的 AI 感知軟體生態系統。
- Assistant 新增了自動模式，可自動識別您是否在提問或想要在 JMP 中執行任務，並產生 JSL 程式碼，同時進行嚴格的安全檢查。
助理聊天介面採用現代風格，支援互動式操作，卡片可編輯、移動和刪除。您既可以在主視窗中聊天，現在也可以直接在 JMP 資料和報表視窗中聊天。
- 許多客戶都認識到 Assistant 的廣泛而強大的功能，一些客戶正在評估是否要廣泛部署它。
順便一提，大衛·梅因特魯普和安德森·梅菲爾德都是助理的粉絲。
如果您想在 JMP 中使用自然語言提示以安全的方式處理數據，請嘗試使用 Assistant。最新版本在此（尚未發佈到 Marketplace）： https://jmpdiscovery.atlassian.net/wiki/spaces/JMPPRODMGMT/pages/2710175789/Assistant+Feedback+Page
請繼續向我們回饋關於 Assistant 的問題；它有時存在爭議，但總體來說非常棒！
回覆：快速解讀#7：人工智慧與分析學的融合我認為我可以再次確認JMP中人工智慧的現有指導原則。但由於我的英語能力有限，以下三個細節我可能無法完全理解。我是一名測試人員，很少與JMP用戶交流，因此以下問題主要基於我的個人興趣。
（1）在題為「我們不應該做什麼」的幻燈片中提到，「我們不應該提供產生並執行 JSL 的功能（無論是在產品中還是在擴充功能中）。」但 JMP Marketplace 中現有的 Assistant 擴充功能可以產生並執行 JSL。 JMP Assistance 是否只是這項基本原則的例外？還是我對「生成並執行 JSL」的含義理解有誤？
（2）在題為「AI 整合指導原則」的幻燈片中提到「智慧利用 LLM 來改進發佈到 JMP Live 的結果的搜尋、存取和資訊檢索」。我不太明白這個功能具體是什麼。 Confluence 內部是否有頁面解釋這個功能？
（3）在我看來，我們母公司 SAS Institute 的主要原則是 AI 優先，而 SAS 的這項原則與 JMP 的原則並不一致。如果是這樣，我們該如何調和這種不一致呢？ （過去我們曾說過「SAS 是卡車，JMP 是跑車」。）
