演讲主题：推动发展：大规模实施自主化的软件开发生命周期管理流程
Andrew Swerdlow讲述了Roblox是如何将自动化软件开发从开发阶段扩展到实际生产环境的。他讨论了如何构建可靠的安全测试环境，如何通过代码审查来挖掘机构内部积累的知识，如何更新工程基础设施，以及如何重新定义衡量生产效率的指标——将这些指标从功能开发的速度转变为AI模型训练的效率——从而实现大规模、可信赖的自动化部署。 作者：Andrew Swerdlow
Andrew Swerdlow讲述了Roblox是如何将自动化软件开发从开发阶段扩展到实际生产环境的。他讨论了如何构建可靠的安全测试环境，如何通过代码审查来挖掘机构内部积累的知识，如何更新工程基础设施，以及如何重新定义衡量生产效率的指标——将这些指标从功能开发的速度转变为AI模型训练的效率——从而实现大规模、可信赖的自动化部署。
作者：Andrew Swerdlow相关文章
如何使用OpenTelemetry收集器将Prometheus提供的直方图数据转换为OTLP格式的数据
现代应用程序通常会通过 ` /metrics ` 端点以 Prometheus 格式公开各种指标数据。 在这些指标中，直方图尤其实用。它们能够显示数值落在不同区间的频率，比如 HTTP 请求的耗时、数据库查询的时间，或者队列处理的延迟等。 与简单的平均值不同，直方图能够呈现完整的图像：你可以清楚地看到有多少请求处理得很快，有多少请求处理得很慢，以及那些偶尔出现的异常值是如何影响用户体验的。 例如，在支付系统中，交易数量的突然增加可能会暴露出隐藏的瓶颈。虽然大多数请求会迅速完成，但那一小部分处理速度缓慢的交易却可能对整个系统产生连锁反应，导致重试次数增加、失败率上升，进而影响整体的吞吐量。直方图
阅读全文
Netflix开发的用于因果推断的开源代理工作流系统
Netflix将用于观察性因果推断的自动化工作流程进行了开源，这一技术大大减少了进行因果分析时所需耗费的时间与精力。在掌握了观测数据以及用户制定的分析计划之后，该自动化系统会通过“演员-评论家”循环机制来估算因果关系、生成分析报告，并提出后续应采取的行动。 作者：安东尼·阿尔福德
阅读全文
文章：代理适应度函数：将进化机制的应用范围扩展到确定性规则之外
确定性规则能够有效保障各项硬性指标的准确性，但建筑设计的初衷呢？了解如何利用“智能适应性评估函数”结合人工智能代理与分版本的评估标准，来评估那些需要主观判断的复杂问题——比如边界匹配度、语义契约的偏离情况，以及那些已经过时的假设等等。通过持续且经过校准的反馈机制，可以进一步提升进化式架构管理的效率。 作者：Hemant Kumar Mahato、Łukasz Sieczkowski、Vijayasenthilkumar Kuppusamy
阅读全文
Meta开源的Muse项目：一款专为设备端执行而优化的、规模高达300亿个参数的局部智能模型
Meta AI Research推出了Muse Glimmer这一模型。该模型是一个拥有300亿个参数的开放源代码模型，采用Apache 2.0许可证进行发布，专为本地计算环境设计。它能够让自主智能体在消费者级别的GPU上独立执行复杂任务，而无需依赖云服务API。Muse Glimmer采用了多阶段训练机制来提升性能，并且支持多种输入形式，从而有效辅助编码与自动化相关工作。 作者：Olimpiu Pop
阅读全文