在AI大模型的商业应用中，面临着两个关键要求：鲁棒性与可控性。鲁棒性要求系统在面对模糊输入、不稳定输入或存在缺陷的输入时，依然能够保持稳定的输出能力，且做到逻辑自洽、合理应对。可控性则强调系统需要具备精准描述和分析定制化问题的能力，确保智力服务的输出能够严格符合特定需求，尤其是在商业世界的数据指标和行业知识图谱的应用上必须做到精确无误。我们相信人机协作是商业服务中的多赢解决方向，通过「AI for Collaboration」探索，使系统既能包容输入的不确定性，又能保证输出的专业性，从而为用户提供既稳定又精准的AI服务。

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