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现实世界中的生成AI：菲利普·卡特（Phillip Carter）

2025年7月24日 10:20 33 Comments
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菲利普·卡特（Phillip Carter），前身为Honeycomb和Ben Lorica谈论可观察性和AI - 可观察性的含义，生成性AI如何引起可观察性问题，以及如何将生成性AI用作工具来帮助SRES分析遥测数据。这有巨大的潜力，因为AI擅长在大量数据集中找到模式，但它仍然是[…]

来源:O'Reilly Media _AI & ML

现实世界中的生成AI

现实世界中的生成AI：菲利普·卡特（Phillip Carter）

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菲利普·卡特（Phillip Carter），前身为Honeycomb和Ben Lorica谈论可观察性和AI - 可观察性的含义，生成性AI如何引起可观察性问题，以及如何将生成性AI用作工具来帮助SRES分析遥测数据。这具有巨大的潜力，因为AI擅长在大量数据集中找到模式，但这仍然是一项正在进行的工作。

关于现实世界播客中的生成AI：2023年，Chatgpt将AI放在每个人的议程上。在2025年，挑战将把这些议程转变为现实。在现实世界中的生成AI中，本·洛里卡（Ben Lorica）采访了与人工智能建造的领导者。从他们的经验中学习，以帮助AI在您的企业中工作。

关于现实世界播客中的生成AI

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其他情节

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    • 0:00：Salesforce产品经理Phillip Carter简介。我们将重点介绍他在HoneyComb工作的可观察性。 0:00 0:35：让我们先对可观察性的定义定义，然后我们在AI时代就可以观察到。 0:35 0:44：如果您Google“可观察性是什么？”您将获得1000万个答案。这是一个行业流行语。在同一空间中有很多工具。 0:44 1:12 2:40：那我该怎么办？我可以拥有称为遥测的数据，可以汇总和分析。我可以汇总数万亿个数据点，以说该用户在这些条件下以这种方式通过该系统。我可以从这些不同的维度中脱颖而出，并保持不变的东西。 2:40 3:20 3:37 4:14 4:32 5:36 9:00 10:23 12:32 12:59 14:00 14:52 15:38 17:04 17:59 18:10 22:10 22:50 23:42 24:54 25:40 有用 27:01 29:02 29:47 31:38
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  • 0:35：让我们先对可观察性的定义定义，然后我们在AI时代就可以观察到。
    • 0:35 0:44：如果您Google“可观察性是什么？”您将获得1000万个答案。这是一个行业流行语。在同一空间中有很多工具。 0:44 1:12 2:40：那我该怎么办？我可以拥有称为遥测的数据，可以汇总和分析。我可以汇总数万亿个数据点，以说该用户在这些条件下以这种方式通过该系统。我可以从这些不同的维度中脱颖而出，并保持不变的东西。 2:40 3:20 3:37 4:14 4:32 5:36 9:00 10:23 12:32 12:59 14:00 14:52 15:38 17:04 17:59 18:10 22:10 22:50 23:42 24:54 25:40 有用 27:01 29:02 29:47 31:38 0:35
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