← 返回蜂巢洞察

Harbor新增了Docker沙箱功能,使得人们能够在隔离的微虚拟机环境中进行可复现的人工智能代理评估实验。

Docker宣布,其开源的代理评估框架Harbor现已能够与Docker沙箱环境配合使用。这一变更使得每个评估任务都能在独立的微虚拟机中运行。因此,这些任务不再需要共享同一个容器,而是被隔离开来运行,从而提升了性能。 作者:Claudio Masolo

Docker宣布,其开源的代理评估框架Harbor现已能够与Docker沙箱环境配合使用。这一变更使得每个评估任务都能在独立的微虚拟机中运行。因此,这些任务不再需要共享同一个容器,而是被隔离开来运行,从而提升了性能。

作者:Claudio Masolo

相关文章

技术实践

Google的EnvHarness技术使能够自我进化的智能体能够在动态变化的环境中学习。

谷歌的研究人员将EnvHarness这一框架开源了。该框架能够动态地调整代理训练环境,以弥补代理自身的缺陷,而无需对代理本身、训练环境或评估系统进行任何修改。据研究人员称,这种方法既能提升学习效果,也能提高学习效率,同时还能帮助代理克服自身的弱点。 作者:塞尔吉奥·德·西蒙内

阅读全文
技术实践

Grafana Tempo 3.1版本新增了基于查询的跟踪数据筛选功能,同时还提供了能够考虑采样因素的TraceQL指标统计功能。

Grafana Labs发布了Tempo 3.1版本,这是对3.0架构的首次小型升级。该版本为Kafka客户端添加了TLS协议支持以及额外的SASL认证机制;同时允许操作人员使用TraceQL查询来筛选特定的数据记录,而无需列出所有的追踪ID;此外还引入了一种实验性的功能:在查询时可以自动修正针对采样数据的统计结果。 作者:Claudio Masolo

阅读全文
技术实践

如何衡量操作规范与其实际执行情况之间的符合程度

在 我之前的文章中 ,我探讨了“执行器独立性”这一概念:即不同的执行机制应当能够满足相同的操作规范要求。 所谓“执行器独立性”,指的是即使负责执行的机制发生了变化,操作规范本身仍然应该保持稳定不变。 这种理念为我们提供了一种有用的架构模型: 规范 ↓ 执行器 ↓ 证据 然而,这仍然留下了一个重要的问题:我们该如何判断某次执行所产生的结果是否真正符合这些规范要求呢? 这就是所谓的“合规性评估问题”。 从执行器的角度来看,某个部署过程可能已经成功完成,但实际上却可能违反了操作规范的要求; 某个修复机制也可能完成了所有计划中的操作,但最终仍会使系统状态超出可接受的范围内; 甚至一个恢复操作也可能在没

阅读全文