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代理生成模式、评估方法以及大语言模型的成本问题：2026年纽约QCon AI大会

栏目 技术实践
分类 大数据
标签 artenisa 速度 应对 才能 可靠

一旦人工智能技术被应用于实际生产中，代码生成的速度会远远快于审核这些代码的速度；代币的成本也会随之上升；评估结果必须足够可靠，才能作为决策依据；同时，相关系统还需要具备相应的权限控制机制。2026年QCon AI纽约会议（12月15日至16日）已经安排了多场由工程师们主讲的演讲，他们将在这些演讲中分享自己是如何应对这些挑战的。 作者：Artenisa Chatziou

一旦人工智能技术被应用于实际生产中，代码生成的速度会远远快于审核这些代码的速度；代币的成本也会随之上升；评估结果必须足够可靠，才能作为决策依据；同时，相关系统还需要具备相应的权限控制机制。2026年QCon AI纽约会议（12月15日至16日）已经安排了多场由工程师们主讲的演讲，他们将在这些演讲中分享自己是如何应对这些挑战的。

作者：Artenisa Chatziou

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