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。

人工智能集成是新的护城河

AI Integration Is the New Moat

周末我的 Kona EV 的电气系统警告灯亮了,手册上说的只是将其带到经销商处进行评估。我第一次尝试通过网站安排预约,这让我想起了曾经是奇迹的网络如今看起来非常笨重。有[...]

人工智能正在重塑开发人员的职业道路

AI Is Reshaping Developer Career Paths

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。几十年前,我与一位受到我们团队中每个人尊敬的开发人员一起工作。这种尊重很大程度上来自于他不断采用我们没有人使用过的新技术 [...]

以人为本的竞争优势方法

A Human-Centered Approach to Competitive Advantage

在现代企业中,信息是新的资本。尽管公司将资源投入人工智能,但许多公司发现,单独的技术只能带来费用,而不能带来转型。真正的变革引擎不在于算法,而在于使用它的人的双手和思想。组织拥有的最大资产[...]

从习惯到工具

From Habits to Tools

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。人工智能辅助编码将继续存在。我看到许多公司现在要求所有开发人员在他们的 IDE 中安装 Copilot 扩展,并且团队越来越多地根据人工智能采用指标进行衡量。与此同时,工具本身已经变得真正[...]

启蒙

Enlightenment

在一篇引人入胜的专栏文章中,普林斯顿大学历史学教授大卫·贝尔 (David Bell) 认为,“人工智能正在抛弃启蒙价值观。”作为在类似的著名大学教授写作的人,以及在过去 35 年左右撰写有关技术的文章的人,我得到了深刻的回应。贝尔的不是论点 [...]

建筑师的困境

The Architect’s Dilemma

代理人工智能格局正在爆炸式增长。每个新框架、演示和公告都承诺让您的人工智能助手预订航班、查询数据库和管理日历。这种功能的快速进步让用户感到兴奋,但对于构​​建这些系统的架构师和工程师来说,它提出了一个基本问题:什么时候应该推出新功能 [...]

日常人工智能代理

Everyday AI Agents

关于 O’Reilly 的一个常见误解是我们只迎合深度技术学习者。虽然我们为自己在技术社区的深厚根基感到自豪,但我们在书籍和学习平台上提供的产品的广度始终旨在吸引更广泛的受众,包括与技术相关和对技术好奇的人们,他们想要[...]

控制 Codegen 支出

Control Codegen Spend

本文最初出现在 Medium 上。蒂姆·奥布莱恩 (Tim O’Brien) 允许我们在雷达上转发。当您使用 Cursor 或 GitHub Copilot 等 AI 工具时,真正的力量不仅仅是能够访问不同的模型,而是知道何时使用它们。有些工作可以用自动完成。其他人需要更强大的模型。还有[...]

人工智能教学工具包:团队实用指南

The AI Teaching Toolkit: Practical Guidance for Teams

教导开发人员有效地使用 AI 意味着要养成习惯,在利用 AI 速度的同时保持批判性思维活跃。但培养这些习惯并不简单。讲师和团队领导经常发现自己需要指导开发人员应对挑战,以建立信心而不是阻碍他们的成长。 (参见“认知捷径悖论”。)有[...]

绘制人工智能编码助手的设计空间

Mapping the Design Space of AI Coding Assistants

就在几年前,人工智能编码助手只不过是自动完成功能——可以完成变量名称或建议一行样板文件的工具。如今,它们已成为数百万开发人员工作流程的日常组成部分,整个产品和初创公司都是围绕它们构建的。根据你问的是谁,它们代表黎明 [...]

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[…]