O'Reilly Media _AI & ML领域信息情报检索

O'Reilly的使命是通过分享创新者的知识改变世界。40多年来,我们通过为公司和个人提供成功所必需的技能和理解,激励他们做新事情。人工智能(AI)和机器学习(ML)作为几项具有改变工作性质和生活方式潜力的技术之一,对此产生了重要影响。阅读我们的AI和ML博客,获得行业内部人士每周的洞察。

认知捷径悖论

The Cognitive Shortcut Paradox

本文是 Sens-AI 框架系列的一部分 - 使用 AI 学习和编码的实用习惯。人工智能使新手开发人员能够跳过缓慢、混乱的学习部分。对于经验丰富的开发人员来说,这可能意味着更快地找到可行的解决方案。然而,处于学习道路早期的开发人员面临着我所说的 [...]

自由秋季的流量状态:AI编码警示性故事

Flow State to Free Fall: An AI Coding Cautionary Tale

我八岁的时候,我在等待板球比赛开始时观看了一部登山纪录片。我记得看着这些登山者沿着巨大的岩石脸向上,每隔几英尺就锤击了山上的巨型指甲,这让我感到非常沮丧。 “他们为什么不只是更快地攀登?” […]

为什么AI效率可能会使您的组织更加脆弱

Why AI Efficiency May Be Making Your Organization More Fragile

AI工具的生产力提高是不可否认的。开发团队的运输速度更快,营销活动的发射更快,可交付成果比以往任何时候都更加优惠。但是,如果您是一名技术领导者,请观看这​​些效率的提高,您可能想问自己一个更困难的问题:我们是建立一个更有能力的组织,还是我们无意间[…]

信任但验证

Trust but Verify

我们经常说AIS“了解”代码,但是从人类理解事物的意义上说,他们并没有真正理解您的问题或代码库。他们正在模仿他们以前看到的文本和代码的模式,要么内置在模型中,要么由您提供,旨在产生看起来正确的东西,并且是一个合理的答案。是[…]

现实世界中的生成AI:Faye Zhang使用AI改善发现

Generative AI in the Real World: Faye Zhang on Using AI to Improve Discovery

在本集中,本·洛里卡(Ben Lorica)和AI工程师张张(Faye Zhang)谈论可发现性:如何使用AI来构建实际找到您想要的东西的搜索和推荐引擎。聆听以了解AI如何超越简单的协作过滤 - 以许多不同类型的数据和元数据(包括图像和语音)插入[…]

MCP实践及时工程是要求工程

Prompt Engineering Is Requirements Engineering

在急于从AI工具中获得最大收益,促使工程(撰写指导AI工具的输出的清晰,结构化输入的实践)是中心舞台的。但是对于软件工程师来说,技能并不新鲜。数十年来,我们一直在做一个版本,只是一个不同的名称。我们写作时面临的挑战[…]

MCP实践 及时工程是要求工程

MCP in Practice

以下内容最初发表在2025年9月11日的Asimov附录中。在此处了解有关AI披露项目的更多信息。 1。MCP Anthropic的模型上下文协议(MCP)的兴起和崛起于2024年11月发布,是一种制造工具和平台模型 - 不合Stic的方式。 MCP通过定义服务器和客户端来起作用。 MCP服务器是本地或远程端[…]

当AI撰写代码时,谁可以确保它?

When AI Writes Code, Who Secures It?

在2024年初,香港的一个引人注目的欺诈案将AI驱动的欺骗的脆弱性急剧缓解。似乎是CFO的视频通话中,一名财务员工被欺骗了,但实际上是一位精致的AI生成的Deepfake。确信该电话的真实性,该员工对[…]

用反碎片Genai建筑驯服混乱

Taming Chaos with Antifragile GenAI Architecture

如果不确定性不是要忍受的事情,而是要积极利用的东西怎么办?纳西姆·塔勒布(Nassim Taleb)的反剥夺原则与生成AI能力的融合是为由生成AI提供支持的组织设计范式创造了新的范式,其中一种波动性成为竞争优势的燃料,而不是要管理的威胁。抗差异迫切抗差异超越[…]

建立抗AI技术债务

Building AI-Resistant Technical Debt

任何使用AI生成代码的人都会发现它犯了错误。但是真正的危险不是偶尔的错误答案。这是当这些错误堆积在代码库中时会发生什么。一开始似乎很小的问题可能会迅速复杂化,使代码更难理解,维护和发展。真正看到这种危险,[…]

ai

Megawatts and Gigawatts of AI

这些天我们不能谈论力量。自《星际之门》项目(Stargate Project)的数据中心投资中,我们一直在谈论这一点。自从现在经典的“随机鹦鹉”论文以来,我们就一直在谈论它。而且,随着时间的流逝,它只变成[…]

“梁与数据流”对话

A “Beam Versus Dataflow” Conversation

我最近进行了一些有关是单独使用Apache Beam还是使用Google DataFlow运行的几次对话。从表面上看,这是一个工具决定。但这也反映了有关团队如何构建系统的更广泛的对话。 Beam提供了一个一致的编程模型,用于统一批处理和流逻辑。它不是[…]

AI安全处于Black Hat USA 2025

AI Security Takes Center Stage at Black Hat USA 2025

安全景观正在发生又一个重大的转变,没有什么比在美国2025年的黑帽子更明显的地方了。随着人工智能(尤其是代理多样性)被深深地嵌入企业系统中,这既带来了安全挑战和机遇。这是安全专业人员需要了解的有关这种快速发展的景观的知识。 AI系统 - […]

期待AI Codecon

Looking Forward to AI Codecon

我真的很期待我们的第二个O’Reilly Ai codecon,编码为9月9日在太平洋时间上午8点至中午在线进行的代理世界编码,并在9月16日进行了额外的演示。

使用上下文

Working with Contexts

以下文章来自Drew Breunig的两篇博客文章:“上下文失败了多长时间”和“如何修复您的上下文”。管理您的上下文是成功代理的关键,因为Frontier模型上下文窗口继续增长,其中许多支持多达100万个令牌,我看到了许多关于长时间的窗口[…]

MCP引入了深层集成 - 严重的安全问题

MCP Introduces Deep Integration—and Serious Security Concerns

MCP - 拟人化于2024年11月引入的模型上下文协议,是将AI助手连接到数据源和开发环境的开放标准。它是为未来而建造的,其中每个AI助手都直接连接到您的环境中,该模型知道您已经打开了哪些文件,选择了哪些文本,您刚刚键入的内容,[…]

开发初级开发人员确实是最愚蠢的事情

Firing Junior Developers Is Indeed The Dumbest Thing

马特·加曼(Matt Garman)的说法,即解雇初级开发人员,因为人工智能可以做他们的工作是“我听过的最愚蠢的事情”几乎取得了模因状态。我看到它到处都是引用。我们同意。在过去的几年中,我们已经做了很多次了。如果我们消除了初级开发人员,老年人将来自哪里? […]

上下文工程:将工程学科带到提示 - 第3部分

Context Engineering: Bringing Engineering Discipline to Prompts—Part 3

以下是Addy Osmani的原始帖子“上下文工程:将工程学科带到零件”的第3部分。第1部分可以在此处建立和第2部分。上下文工程至关重要,但它只是构建成熟的LLM应用程序所需的较大堆栈的一个组成部分 - 以及控制流,模型编排,工具集成等事物,[…]