演讲主题：从模型到智能代理：在DoorDash平台上大规模开发具备上下文感知能力的消费者人工智能系统
Sudeep Das讲述了DoorDash是如何从传统的一次性预测系统转变为一个能够主动为用户提供推荐服务的平台的。他介绍了如何利用消费者与语言之间的天然联系、RQ-VAE模型生成的语义标识来优化产品信息的呈现方式，以及如何通过基于实际数据的搜索算法来显著提升推荐结果的相关性及转化率。 作者：Sudeep Das
Sudeep Das讲述了DoorDash是如何从传统的一次性预测系统转变为一个能够主动为用户提供推荐服务的平台的。他介绍了如何利用消费者与语言之间的天然联系、RQ-VAE模型生成的语义标识来优化产品信息的呈现方式，以及如何通过基于实际数据的搜索算法来显著提升推荐结果的相关性及转化率。
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在 我之前的文章中 ，我探讨了“操作符合性”这一概念：即如何判断观察到的实际情况是否满足既定的操作规范。 这就引出了一个很有意义的问题： 当前这个系统是否仍然符合这些规范？ 然而，生产环境中的系统是不会一成不变的。 流量会发生变化，依赖关系可能会恶化，证书也会过期，配置设置会被修改，功能开关的状态也会改变，数据量会不断增加，人们还会进行手动操作，各种代理程序也会执行相应的动作，基础设施也会被替换等等。 一个系统在部署后可能最初是符合规范的，但几小时或几天后就可能不再符合这些规范了。 这就是我想在这里探讨的问题。 “操作漂移”指的是系统的实际运行状态与既定操作规范之间的差异会随着时间逐渐增大。
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智能代理的可靠性：为工具的使用、安全机制、循环流程以及工作流程的输出结果构建相应的测试框架 [完整书籍]
一个完美的最终结果并不能证明某个具有自主行为能力的人工智能系统的工作流程是正确的。 本书提出了一种基于代码的方法，用于验证系统执行过程及所产生的业务成果，并利用这些证据来决定是否允许该系统正式投入使用。 书中还提供了一个可运行的离线测试工具，用以演示各种核心技术。第19章专门区分了那些已经实现的功能与那些仍处于开发阶段、尚未投入实际应用的扩展功能。 目录 引言 第一部分：可靠性差距 第二部分：基础原理 第三部分：核心结论 第四部分：行为特征 第五部分：跨领域问题 第六部分：决策过程 第七部分：诚实性与普及度 结论 术语表 参考文献 生产就绪性检查清单 引言 那个“虚假的演示” 许多具有自主行为
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“从设计层面确保安全性”：在编写任何代码之前，如何将安全机制纳入系统架构之中
在大多数工程团队中，都会进行这样的对话——不过往往为时已晚。 想象一下：某个功能被部署到生产环境中之后，才会进行安全审查；或者在进行渗透测试时发现了问题；更糟糕的是，还会收到事故报告。 这些漏洞确实是存在的，修复它们也需要投入大量成本。而在这些讨论中，总会有人说：“我们需要为这个功能添加安全措施。” 但这个问题就出在这里：安全并不是事后才添加到软件中的东西，而应该从项目一开始就被纳入设计之中。一旦开始考虑为已经存在的东西添加安全功能，那就意味着你已经进入了“事故应对模式”。 “安全驱动设计”是一种完全不同的思维方式——在制定架构决策之前，就应该明确安全要求；在编写任何代码之前，就必须了解潜在的
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在你们解决数据问题之前，医疗领域的人工智能技术是无法正常运行的。
为临床环境开发人工智能其实比看起来要困难得多。这不仅仅意味着需要选择一个合适的模型或调整正确的参数。 当工程师们进入医院这个生态系统时，他们会很快发现：那些在其他行业中被他们广泛使用的工具，在这里往往无法正常使用。临床数据杂乱无章、极其敏感，而且分散在许多不同的系统中。妥善处理这些数据并非可有可无，而是整个系统能否正常运行的基础。 临床数据有多种形式。其中一部分是结构化的数据，比如存储在表格中的实验室检测结果；另一部分则是非结构化数据，比如医生手写的病历被扫描成PDF文件。所有这些数据都受到严格的隐私保护规定的约束，而且每一条数据都可能直接影响患者的诊疗效果。 与电子商务或广告领域不同，在这些
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