Žyma: AI
-
DI agento karkasas: kodėl vien gero modelio neužtenka
Geras modelis dar nereiškia gero DI agento. NVIDIA primena, kad daug lemia agento karkasas.
· 1 min.
-
Saugūs DI agentai: keturi dalykai prieš paleidžiant į darbą
DI agentas gali būti naudingas darbuotojas. Bet jei jis turi per daug teisių, jis tampa rizika.
· 1 min.
-
DI agentams reikia greitos saugyklos: NVIDIA parodė skaičius
NVIDIA Vera testai primena paprastą dalyką: DI agentai lėtėja ne tik dėl modelio, bet ir dėl saugyklos.
· 1 min.
-
WhatsApp grupės atsinaujina: mažiau chaoso komandose
WhatsApp grupės gauna apklausų pabaigos laiką, @all paminėjimus ir naujų pokalbių kūrimą iš esamų grupių.
· 1 min.
-
Meta DI duomenų centrai: kodėl jie statomi pačių rankomis
Meta DI duomenų centrai tampa nebe technine smulkmena, o verslo strategijos dalimi. Kodėl Meta juos stato pati?
· 1 min.
-
Codex stebėsena per AWS: kodėl agento logai tampa tokie pat svarbūs kaip jo atsakymas
AWS parodė, kaip kurti Codex stebėseną Amazon Bedrock aplinkoje su OpenTelemetry ir CloudWatch.
· 1 min.
-
AgentCore elgesio kontrolė: agentui reikia biudžeto, o ne tik gero prompto
AWS paskelbė AgentCore galimybes, skirtas agentų elgesiui ir kainai valdyti už vieno veiksmo ribų.
· 1 min.
-
AWS laiko taisyklės DI agentams: kodėl ne kiekvienas veiksmas turi galioti visą parą
AWS aprašė temporal policies AgentCore aplinkoje, kurios leidžia agentų veiksmus riboti pagal laiką ir kontekstą.
· 1 min.
-
Duomenų bazės gauna DI agentus: mažiau budėjimo naktimis, daugiau aiškių signalų
Google Cloud aprašo du DI agentus duomenų bazėms: vieną pradinei sąrankai, kitą stebėsenai ir priežiūrai.
· 1 min.
-
Google Cloud Run DI laboratorijos: nuo gražaus prototipo iki veikiančio agento
Google Cloud Labs grąžina Accelerate AI with Cloud Run mokymus, orientuotus į produkcinius DI agentus.
· 1 min.