У нас вы можете посмотреть бесплатно Я создал более 100 агентов ИИ: только 1% разработчиков знают эти 6 принципов или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Мой сайт: https://natebjones.com История: https://open.substack.com/pub/natesne... Мой подстек: https://natesnewsletter.substack.com/ ____________ Почему инженерам так сложно адаптироваться к разработке с использованием ИИ? После создания более 100 агентных систем с инженерами и виброкодировщиками всех уровней я думаю, что ответ прост. Проблема в том, что передовые инженерные практики, которым нас учили при создании масштабируемых систем, НЕ РАБОТАЮТ в эпоху ИИ. Более того, нам приходится отказываться от многих из них, чтобы заставить системы ИИ работать. В этом видео я поделюсь секретами шести принципов производства, которые обеспечивают масштабируемую надежность агентных систем для вашей стратегии ИИ: • Почему интеллект с сохранением состояния и сохранение контекста превосходят шаблоны без состояния. • Как связать неопределенность с помощью детерминированных оболочек вокруг LLM. • Какие изменения маршрутизации на основе возможностей касаются нагрузки и бюджетов токенов. • Куда переходит контроль качества после запуска для контроля качества рассуждений. Команды могут добиться предсказуемой производительности от больших языковых моделей и агентов ИИ, сочетая контекст с сохранением состояния, детерминированные оболочки, маршрутизацию на основе возможностей и непрерывную проверку входных данных, но для этого требуется контроль качества после запуска и строгий аудит для выявления неявных сбоев. Подпишитесь на ежедневные новости и стратегии развития ИИ. Подробные руководства и анализ: https://natesnewsletter.substack.com/