我上周在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：LinkedIn 上的大多数帖子都是由人工智能生成的：https://www.theregister.com/2024/11/28/linkedin_ai_posts/ 光数据传输是满足人工智能计算需求的关键：https://www.theregister.com/2024/11/28/ai_copper_cables_limits/ 谷歌人工智能计划可能面临的法律障碍：https://arstechnica.com/tech-policy/202
在本文中，我们演示了如何使用 Amazon Bedrock 及其功能（包括 Amazon Bedrock Agents、Amazon Bedrock Knowledge Bases 和 Amazon Bedrock Guardrails）创建自动电子邮件响应解决方案。
Automate building guardrails for Amazon Bedrock using test-driven development
Amazon Bedrock Guardrails 可帮助根据特定用例和负责任的 AI 政策为生成式 AI 应用程序实施保护措施。Amazon Bedrock Guardrails 通过检测和过滤不良和潜在有害内容，帮助控制用户与基础模型 (FM) 之间的交互，同时保持安全性和隐私性。在本文中，我们将探索一种使用测试驱动开发方法自动构建护栏的解决方案。
How to succeed with AI: Combining Kafka and AI Guardrails
为什么实时数据和治理对于 AI 来说是不可协商的Photo by Sid Verma on UnsplashKafka 很棒。AI 很棒。当我们将两者结合起来会发生什么？连续性。—AI 正在改变我们的效率和运营方式的许多方面：卓越的翻译、客户互动、代码生成器、驾驶汽车等。即使我们喜欢尖端的东西，我们也很难跟上它。我们往往会忘记一个巨大的问题：如果没有正确的护栏，AI 很容易脱轨。一旦发生，这不仅仅是一个技术故障，还可能给企业带来灾难性的后果。从我作为 CTO 的经验来看，我亲眼看到真正的 AI 成功不仅仅来自速度。它来自控制——控制你的 AI 消耗的数据、它的运行方式，并确保它不会提供错误的输
Structuring React.js Web Applications
更好的命名和文件组织系统React.js 的祸害和优点在于，它不会就如何构建组件和文件提出意见。做你想做的事，它就会成功。但对于每个新项目来说，这都是一个“白板”问题。本文是从构建（并最终重构）专为电影摄影爱好者设计的博客平台前端的人的角度撰写的。除了列出和显示文章外，该应用程序还提供管理控件和完整的富文本编辑套件，由 280 个文件和文件夹组成。有问题的应用程序是 Analog.Cafe。前言 1：“愚蠢”和“智能”组件：不是对文件进行排序的好方法。- app/ - components/ - containers/当我开始开发我的应用程序时，经过一年的 Ruby on Rails 构建 A
