Loading
32 минHow to Build Human-Centered AI Workflows in Localization with Shashi Bhushan
Научиться вводить ИИ в локализацию так, чтобы человек сохранял ответственность за смысл, тон, терминологию и финальное утверждение.
Смотреть дальшеAI Engineer. Dex Horthy объясняет, почему надёжные агентные системы в основном состоят из дисциплинированного программного обеспечения вокруг нескольких вызовов LLM: контролируйте инструкцию, контролируйте контекстное окно, держите поток управления детерминированным и используйте вызовы инструментов для обращения к человеку, когда процесс требует суждения. Это напрямую связано с паттернами утверждения, исключений и эскалации из статьи.
Смотрите на "агента" как на архитектуру программного обеспечения, а не как на обещание автономности. Главный урок: явное состояние, детерминированный поток управления и настоящий путь передачи человеку.
Научиться проектировать ИИ-процессы, которые могут остановиться, продолжиться, запросить человеческое решение и отделить бизнес-состояние от предположений модели.
Полезно понимать базовые вызовы инструментов или многошаговые ИИ-процессы.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
