18 分钟AWS re:Invent 2025——为多智能体AI系统实现人在回路控制(CNS428)
了解如何将审批关卡实现为明确的工作流检查点,而不是等问题发生后再进行非正式人工审核。
Chroma. Kelly Hong讲解Chroma对18个模型的研究:为什么大海捞针测试的分数会产生误导;性能如何随歧义和干扰项增加而下降;为什么即使是简单的字符串重复任务,也会在超过500个token后出现性能衰减。内容简短、以证据为基础,恰好说明了为什么在进入工程解决方案之前,你必须认真对待文章所讨论的问题。
模型名称、价格和能力变化很快。用它学习决策方法,然后在采用前验证当前模型的实际表现。
理解长上下文在存在歧义和干扰项时如何失效,并围绕这种风险设计测试。
除基本LLM术语外没有其他要求;这是一场简短的研究演讲。
最后审核:2026年5月18日
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Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.