IBM 联合 O’Reilly 推出免费电子书《解锁 AI 价值创造》
IBM与O’Reilly联合发布免费电子书《解锁AI价值创造》，聚焦AI如何切实驱动增长与创新。书中整合跨行业真实案例、落地策略、伦理与运营挑战应对方案，以及AI融入企业战略和文化的实操建议，为企业提供可借鉴的AI价值实现路径。
AI 流利性框架基础课程 第十一课：课程总结
AI流利性框架提出“委托、描述、分辨、尽责”四项核心能力，对应自动化、增强、代理三种人机协作模式，强调任务分配合理性、意图传达准确性、结果评估批判性与伦理责任全程性，助力用户在真实场景中提升AI应用实效与责任感。
AI 流利性框架基础课程 第十课：如何 "尽责" 地使用 AI
尽责”是AI协作的底线要求：创作时审慎评估AI数据来源与安全性；协作中主动披露AI参与以维系信任；发布前须人工核查事实、偏见与准确性。不同场景有差异化的安全规范，持续跟进法规更新也是必备素养。
AI 流利性框架基础课程 第九课：什么是 AI 分辨力
AI分辨力是判断AI输出质量、准确性与适用性的核心能力，既要识别结果中的事实错误与逻辑漏洞，也要把控多轮交互过程，及时纠偏。它依赖专业知识与对AI局限性的理解，需与精准的需求描述能力配合，共同构建人机协作的优化闭环。
AI 流利性框架基础课程 第八课：与 AI 沟通的六个关键技巧
本课详解与AI高效沟通的六个实操技巧：提供具体背景、给出输出示例、明确格式与约束、拆解复杂任务、预留AI思考时间、定义其角色（如专家或教师）。这些方法融合人际沟通逻辑与AI运行特性，直击提示不准、输出跑偏等常见问题，适合所有希望提升AI使用效率的初学者。
AI 流利性框架基础课程 第七课：深入了解 “描述”
AI流利协作的关键在于“描述”能力：产品描述明确输出内容与受众，过程描述规定步骤与方法，表现描述定义互动风格。三者协同，让AI更懂你、更准地响应需求。
AI 流利性框架基础课程 第六课：深入了解 “委托”
委托”不是简单交任务，而是基于清晰目标与AI能力认知的科学分工：先厘清问题本质、成功标准与现实约束，再结合不同AI工具特性动态分配人机职责，在效率、创造力与安全性间取得平衡。它考验的是对任务的拆解力、对AI的判断力，以及复杂场景下的统筹力。
AI 流利性框架基础课程 第五课：生成式 AI 的能力与局限
生成式AI擅长文本生成、跨领域知识整合与专业概念解释，但受限于训练数据时效、易产生“幻觉”、上下文窗口有限、输出非确定性及复杂推理能力不足；其实际效能高度依赖可访问的数据源与工具。理解这些边界，是实现高效人机协同的前提。
AI 流利性框架基础课程 第四课：深入解析生成式 AI
本课解析生成式AI核心原理：对比传统AI的“分析”属性，强调其“创造”能力；阐明大语言模型（LLM）如何依托Transformer架构、海量数据与强大算力实现突破；介绍预训练+强化微调两阶段训练机制，及其基于提示的上下文学习与涌现特性。