3 hal tentang cara menangkap halusinasi dalam produksi 1. Bangun detektor halusinasi real-time Pelajari cara menerapkan sistem pemantauan yang menangkap kesalahan AI saat terjadi di lingkungan produksi langsung 2. Men-debug kegagalan agen AI produksi Memahami cara mengidentifikasi dan memecahkan masalah perilaku agen yang rusak menggunakan teknik penelusuran kesalahan dunia nyata 3. Terapkan pemantauan dengan kode minimal Kuasai penambahan sistem deteksi ke alur kerja AI yang ada hanya dengan menggunakan beberapa baris kode praktis

Apakah ada orang yang menjadi pemotong konten teknis.

ada orang di luar sana yang mampu dan tertarik untuk bergabung dengan tim Midjourney untuk melatih beberapa model teks difusi? benar-benar terasa seperti kita bisa melakukan sesuatu yang istimewa dan saya semakin tergoda untuk mencoba

Saya melihat tim pemasaran selancar angin dalam hal ini.

GLiClass-V3: Keluarga model khusus encoder yang cocok atau melampaui DeBERTa-v3-Large dalam akurasi zero-shot, sekaligus memberikan inferensi hingga 50× lebih cepat. Desain Inti: - Inferensi satu lintasan: Tidak diperlukan pemasangan cross-encoder. Satu lintasan maju menangani semua label. - Adaptor LoRA: Menyempurnakan tugas-tugas logika (misalnya, Penalaran Logika Formal, QA Akal Sehat) untuk generalisasi simbolis tanpa kelupaan bencana. - Siap tepi: gliclass-edge-v3.0 mencapai 97 ex/s pada A6000, ideal untuk seluler dan IoT Varian GLiClass-V3 (gliclass-*): (Dibangun di atas DeBERTa, ModernBERT, dan Ettin untuk penyebaran edge) - besar-v3.0: 70.0% rata-rata F1 (terbaik) - Basis-v3.0: 65.6% - modern-besar: 60,8% - edge-v3.0: 48,7% (tercepat, berbasis Ettin) - x-base: 57% F1 (EN), 42% (multibahasa) untuk generalisasi zero-shot multibahasa yang kuat Tolok ukur (zero-shot, tanpa penyetelan): - CR, SST2, IMDb: ~0,93–0,94 F1 - Mengungguli GLiClass-v2 dan cross-encoder (misalnya, DeBERTa-v3-Large, RoBERTa) - Menskalakan ke 128+ label dengan kecepatan besar-besaran (DeBERTa-Large: 0,25 ex/s vs GLiClass: 82,6) Kasus penggunaan: - Klasifikasi multilabel (misalnya, topik, sentimen, spam) - Peringkat ulang RAG - NLP di perangkat yang aman privasi Dibangun di atas DeBERTa dan ModernBERT. Sepenuhnya sumber terbuka. pip menginstal gliclass

praktik terbaik dari era LLM obrolan tidak hanya ketinggalan zaman tetapi secara aktif berbahaya saat membangun agen pengkodean. catatan dari pembicaraan kami dengan @beyang, CTO @Sourcegraph

@turbopuffer adalah database pilihan perusahaan seperti @cursor_ai @linear Ayo pelajari tentang apa yang diperlukan untuk membangun pencarian vektor skala miliaran di penyimpanan objek!

Kodok keluar dari tas! 🛍🐸 Mengumumkan Toad - UI universal untuk pengkodean agen di terminal

🇺🇸 Hari ini adalah hari yang telah kami upayakan selama enam bulan. Kami mengumumkan rencana aksi AI Amerika yang menempatkan kami di jalan menuju dominasi AI yang berkelanjutan. Tiga tema inti: - Mempercepat inovasi AI - Membangun infrastruktur AI Amerika - Memimpin dalam diplomasi dan keamanan AI internasional. Ini adalah dokumen yang panjang (!) dan saya sangat menganjurkan Anda membacanya. Ada banyak tindakan menarik di sini tetapi salah satu yang sangat saya sukai adalah fokus pada open source dan bobot terbuka dan memastikan AS memimpin di bidang kritis ini. Ini mewakili pekerjaan banyak orang tetapi saya ingin secara khusus menyoroti @DavidSacks @mkratsios47 dan orang yang telah menghabiskan sebagian besar waktu dan keringat dan upaya untuk ini: @deanwball Secara pribadi, ini adalah upaya yang sangat saya banggakan menjadi bagian dari dan mengapa saya mendaftar untuk pekerjaan ini. Saya yakin ini dan pengumuman lain hari ini menempatkan kita di jalan menuju dominasi AI seperti yang diminta oleh Presiden Trump.

Semakin saya membangun CLI pengkodean ini, semakin saya menyadari bahwa saya tidak akan pernah bergabung dengan tim Claude Code.