Evaluating AI agents: Real-world lessons from building agentic systems at Amazon
在这篇文章中，我们提出了一个针对 Amazon 代理 AI 系统的综合评估框架，该框架通过两个核心组件解决了 Amazon 代理 AI 应用程序的复杂性：一个通用评估工作流程，用于标准化不同代理实施中的评估程序；以及一个代理评估库，该库在 Amazon Bedrock AgentCore 评估中提供系统测量和指标，以及 Amazon 使用案例特定的评估方法和指标。
Army doctrine writers embrace AI to speed knowledge to the force
堪萨斯州利文沃思堡 – 陆军条令的编写过程传统上以年为单位，但在 21 世纪得到了升级。也感谢数字化...
Army Doctrine Writers Embrace AI to Speed Knowledge to Force
陆军联合兵种条令局正在通过战略训练和发展计划整合人工智能，以提高效率和研究速度。
Lockheed test-flies F-35 with artificial intelligence to quickly ID unknown contacts
人工智能被称为“守望先锋计划”，经过训练可以区分不同类型的排放物，为人类飞行员自动识别排放源。
AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism
在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理：梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。
Is the AI and Data Job Market Dead?
在当前的就业市场中你应该做什么人工智能和数据就业市场已经死了吗？首先出现在《走向数据科学》上。
AI in Multiple GPUs: How GPUs Communicate
深入探讨支持 AI 工作负载多 GPU 通信的硬件基础设施多 GPU 中的后 AI：GPU 如何通信首先出现在《迈向数据科学》上。
Agentic AI for Modern Deep Learning Experimentation
停止保姆训练。开始航运研究。为深度学习工程师构建的自主实验管理。现代深度学习实验的代理人工智能后首次出现在走向数据科学上。
Can AI Solve Failures in Your Supply Chain?
当您的仓库和运输团队互相指责对方延迟交货时，谁是对的？我们可以要求与数据相关的代理来解决争论。人工智能可以解决供应链中的故障吗？首先出现在《走向数据科学》上。
AI Is Not a Library: Designing for Nondeterministic Dependencies
在软件工程的大部分历史中，我们都是围绕一个简单而令人欣慰的假设构建系统：给定相同的输入，程序将产生相同的输出。当出现问题时，通常是由于错误、配置错误或依赖关系未按照宣传的方式运行。我们的工具、测试策略，甚至 [...]
AI, A2A, and the Governance Gap
在过去的六个月中，我看到企业 AI 团队重复出现同样的模式。 A2A 和 ACP 在架构审查期间点亮了整个房间——协议很优雅，演示令人印象深刻。生产三周后，有人问：“等等，哪个代理商在凌晨 2 点授权供应商支付 50,000 美元？”兴奋转变为担忧。这是 [...]
Microsoft has a new plan to prove what’s real and what’s AI online
基于人工智能的欺骗现在已经渗透到我们的网络生活中。您可能很容易发现一些引人注目的案例，例如白宫官员最近分享了一张明尼苏达州抗议者的经过处理的图片，然后嘲笑那些询问此事的人。其他时候，它会悄悄地溜进社交媒体并吸引观看次数，例如......
麻省理工学院的一项新研究向这个人工智能池塘扔了一块相当大的石头，让水咕咕地提出一个令人不安的问题：如果最需要高质量信息的人得到的人工智能服务最少怎么办？该研究得出的结论是，广泛使用的人工智能聊天机器人通常会向那些被认为更脆弱的用户（包括非英语母语者和正规教育水平较低的用户）提供不太准确或不太有用的信息。这项发表在麻省理工学院报告中的研究比所有那些闪亮的人工智能手册所暗示的更加细致。研究人员基本上 [...]
Webinar: How the Fastest Growing Plaintiff Employment Firm Uses AI
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