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大多数 RAG 幻觉都是检索失败:检索模块如何决定模型可以发明什么

Most RAG Hallucinations Are Retrieval Failures: How the Retrieval Brick Decides What the Model Can Invent

企业文档智能 [Vol.1 #7quinquies] - 幻觉通常是垃圾。修复检索,模型就没有什么可弥补的了大多数 RAG 幻觉都是检索失败:检索砖如何决定模型可以发明什么,该帖子首先出现在《走向数据科学》上。

我如何掌握 ML 的数据结构和算法(6 周内)

How I Mastered Data Structures and Algorithms for ML (In 6 Weeks)

我用于在编码面试中取得好成绩的策略、问题和流程。我如何掌握 ML 的数据结构和算法(6 周内)一文首先出现在 Towards Data Science 上。

认识 GPT-Red:LLM 超级黑客 OpenAI 旨在使其模型更安全

Meet GPT-Red: an LLM super-hacker OpenAI built to make its models safer

OpenAI 构建了一个名为 GPT-Red 的 LLM 超级黑客,将其用作陪练伙伴,帮助其其他模型增强对网络攻击的防御能力。上周该公司发布了其旗舰 LLM 的最新版本 GPT-5.6。 OpenAI 表示,针对 GPT-Red 进行训练使该模型成为迄今为止最强大的版本。 GPT-Red 自动化...

新的软件生命周期

The New Software Lifecycle

以下文章最初出现在 Addy Osmani 的博客上,经作者许可在此重新发布。我与他人共同撰写了一份关于人工智能如何改变软件生命周期的谷歌白皮书。我不打算总结整个事情。相反,这里有一些我认为实际上很重要的想法,加上六位数 [...]

编码从来都不是瓶颈

Coding Was Never a Bottleneck

人工智能席卷了软件开发。我们两人共同为软件工程师打造产品,为数百万日常用户打造消费产品,因此我们利益攸关。我们希望人工智能生产力的故事是真实的。更多的产出、更严格的时间安排、更快乐、更高效的工程师。谁不会呢?但是当我们 [...]

不要忽视运营基础

Don’t Neglect the Operational Groundwork

自主代理的移动速度超过了现场管理它们的能力,要追赶上来需要的不仅仅是更好的提示或更大的沙箱。在 O’Reilly 最近的 AI Superstream 上,重点关注 OpenClaw 以及更广泛的本地运行和自托管 AI 代理生态系统,五位发言者分别在堆栈的不同层工作,探索了模式 [...]

大规模人工智能代理治理:从 5 个代理到 500 名代理劳动力

AI agent governance at scale: from 5 agents to a 500-agent workforce

治理5个代理是一个审查过程。管理 500 个代理是一个基础设施问题。当少数代理可见并受到密切监视时,手动审核和团队级批准就可以发挥作用。一旦代理遍布各个业务部门、工具和环境,这种监督就会崩溃。企业需要一个人工智能代理治理模型,其中包括集中身份、可重用……大规模的后人工智能代理治理:从 5 个代理到 500 名代理劳动力首先出现在 DataRobot 上。

委托链、困惑的代理以及你实际部署的协议

Delegation chains, the confused deputy, and the protocols you actually deploy

委托链、混乱的代理以及您实际部署的协议 代理很少单独行动。用户请求代理做某事。代理调用工具。该工具调用另一个代理。当工作完成时,三到四个参与者已经触及了请求,每个参与者都代表之前的参与者...后委托链、困惑的代理以及您实际部署的协议首先出现在 DataRobot 上。

使用 Pi 编码代理

Working with Pi Coding Agents

Pi 最有趣的事情不是任何单一的功能;而是。而是该项目将“我们没有构建的内容”视为值得编写的文档,而这种文档本身就很少见,值得认真对待。

10 个 YouTube 频道让您在 AI 领域保持领先

10 YouTube Channels Keeping You Ahead in AI

探索面向 AI 工程师的 10 个 YouTube 频道,涵盖论文细分、编码教程和行业分析。

构建人工智能就绪数据战略:每个企业在扩展人工智能之前应该做好哪些准备

Building an AI-Ready Data Strategy: What Every Enterprise Should Get Right Before Scaling Artificial Intelligence

企业人工智能计划很少会因为团队缺乏强大的模型而停滞不前。故障通常出现在模型层以下,其中分散的记录、不兼容的定义、延迟的管道、薄弱的访问控制和不明确的所有权阻碍了实验系统跨业务功能可靠地运行。试点环境可以掩盖这些弱点。有限的数据集...阅读更多»《构建人工智能就绪数据战略:每个企业在扩展人工智能之前应该做什么》一文首先出现在《大数据分析新闻》上。

Legatics 的全新 MCP 服务器连接您的 AI 工具

Legatics’ New MCP Server Connects Your AI Tools

著名的交易管理平台Legatics推出了模型上下文协议(MCP)服务器。这将允许您的“人工智能助手或代理直接连接...

“创新者”——第二部分

‘The Innovators’ – Part Two

凯蒂·唐纳 (Katie Downer) 机械地穿过 Smyth & Marmalade 宽敞的大理石大厅。这条路她已经走过多少次了?通过...

香草、肉丸 + Cooley's 固定费用 - 与 David Wang

Vanilla, Meatballs + Cooley’s Flat Fees – with David Wang

Cooley 的基金组建平台 Vanilla 现在提供其工作的关键要素——转账——固定费用为 495 美元。 AL 与...

Litera “重新启动”,由一名代理统治平台

Litera ‘Relaunches’ With One Agent to Rule the Platform

法律科技传奇人物 Litera 已“重新启动”自己,以其 Lito 代理为主要焦点,提供了利用其业务的能力......

Harvey 收购 Benchmark 资产管理初创公司

Harvey Buys Benchmark Asset Management Startup

Harvey 宣布收购总部位于纽约的 Benchmark,这是一个资产管理决策基础设施平台。 Benchmark 通过捕捉投资者的信息来帮助他们做出更好的决策

了解 Amazon Quick For Legal

Meet Amazon Quick For Legal

正当您想知道科技巨头中还有谁会提供合法服务时,事实证明“Everything Store”有一个“Amazon Quick For ...”

François Pachet 谈人工智能音乐生成

François Pachet on music generation with AI

“当我听到一首具有披头士乐队品质的歌曲的那一天,我会说:‘好吧,我们完成了’。我从来没有听过这样的事情。从来没有。” François Pachet 博士是一位人工智能研究员和音乐家,也是人工智能和音乐领域最具影响力的人物之一。他的创新贡献定义了该领域 [...]