演讲主题：克劳德能够自我修复吗？利用大型语言模型进行事件响应
人类可靠性工程师亚历克斯·帕尔库埃分享了关于如何利用大语言模型来应对现实世界中的突发事件的相关经验。他解释了为什么人工智能在分析日志和追踪数据时能够发挥“超人般”的作用，为何在根本原因分析过程中，它仍然难以区分因果关系与相关性，以及工程领域的领导者该如何将人工智能融入到应急响应的工作流程中，同时避免削弱人类的专业能力。 作者：亚历克斯·帕尔库埃
人类可靠性工程师亚历克斯·帕尔库埃分享了关于如何利用大语言模型来应对现实世界中的突发事件的相关经验。他解释了为什么人工智能在分析日志和追踪数据时能够发挥“超人般”的作用，为何在根本原因分析过程中，它仍然难以区分因果关系与相关性，以及工程领域的领导者该如何将人工智能融入到应急响应的工作流程中，同时避免削弱人类的专业能力。
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演讲主题：25万亿枚代币究竟揭示了什么？这些数据能帮助我们了解开发者们实际上是如何运用人工智能代理技术的。
Brendan O’Leary探讨了现实世界中人工智能的普及程度实际上取决于人们是否能够建立起对相关技术的信任，而非仅仅追求各种模型评估指标。他利用多达40万亿条使用数据，详细解释了人工智能普及过程中的四个关键阶段，并分析了在信息构建、多模型协同处理以及反馈机制等方面可能出现的故障点，这些分析有助于工程领域的领导者成功推进基于人工智能的工作流程的规模化应用。 作者：Brendan O’Leary
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演讲主题：你不能信任自己收到的人工智能生成的账单——我也一样无法相信。
埃里克·彼得森探讨了为何人工智能相关支出的规模正在超过云服务的费用，这一现象是如何引发一场重大的软件工程成本危机的。他解释了“tokenmaxxing”机制、单位经济效益的概念、开发者被强制提升职位的现象，以及为什么到2028年，完全自主的人工智能系统将能够自行编写代码、部署系统并管理相关流程。 作者：埃里克·彼得森
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演讲主题：在DoorDash平台上构建生成式人工智能系统
Swaroop Chitlur和Sidd Kodwani讲述了DoorDash在构建内部生成式人工智能平台过程中的经历。他们讨论了那些关键的架构决策，包括如何从依赖第三方供应商的方案转向使用开放源代码模型，如何处理大语言模型与智能代理之间的交互机制，以及如何在保证准确性的同时降低延迟并控制成本，以满足超过5,000名内部用户的实际需求。 作者：Siddharth Kodwani, Swaroop Chitlur
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在人工智能时代，如何培养软件工程技能？
软件工程技能的提升需要放慢节奏。生成式人工智能已经改变了软件工程领域中技能培养的方式。虽然各种工具和人工智能技术能够加速学习进程，但它们未必真正有助于技能的发展。工程师们必须了解系统的运作原理才能真正掌握相关知识。资深开发人员可以通过运用各种学习方法来指导初级开发者。 作者：本·林德斯
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