Loading
32 minutitHow to Build Human-Centered AI Workflows in Localization with Shashi Bhushan
Õpid lisama AI-d lokaliseerimisse nii, et inimene säilitab vastutuse tähenduse, tooni, terminoloogia ja lõpliku kinnituse eest.
Vaata järgmistAI Engineer. Dex Horthy selgitab, miks töökindlad agentide süsteemid on peamiselt distsiplineeritud tarkvara mõne LLM-kutse ümber: halda ise juhist, halda kontekstiakent, hoia juhtvoog deterministlik ja kasuta tööriistakutseid inimese poole pöördumiseks siis, kui töövoog vajab otsust. See sobib otseselt artikli kinnitamise, erandite ja eskalatsiooni mustritega.
Käsitle "agenti" tarkvaraarhitektuurina, mitte autonoomia müügijutuna. Püsiv õppetund on selge seisund, deterministlik juhtvoog ja päriselt toimiv inimesele üleandmise rada.
Õpid disainima AI-töövooge, mis saavad peatuda, jätkata, küsida inimeselt otsust ja hoida äriseisundi mudeli oletustest eraldi.
Kasuks tuleb põhiline arusaam tööriistakutsetest või mitmesammulistest AI-töövoogudest.
Jätka sama õpiteekonda järgmiste hoolikalt valitud kaasvideotega.
