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技术实践

LinkedIn、Netflix以及DoorDash是如何在实际生产环境中部署代理程序来进行数据收集、评估与分析的?——2026年纽约QCon AI大会讨论内容

QCon AI New York已经公布了2026年12月15日至16日的完整议程。来自LinkedIn、Netflix、DoorDash、Figma、Pinterest、Honeycomb、Harvey、Google DeepMind以及OpenAI的工程师们介绍了他们在实际生产环境中使用的人工智能系统。演讲内容涵盖了代理权限与安全机制、评估循环、推理成本、人工智能代码审查以及团队对这类技术的采纳情况。 作者:Artenisa Chatziou

artenisa 采纳 AI
技术实践

大规模的人工智能代码审查:LinkedIn采用的多智能体解决方案

在LinkedIn这样的规模下,仅仅依靠人工审核员来处理代码审查任务,或者直接将现成的AI审核系统应用于GitHub,显然并不是一种有效的管理方式。为了解决这个问题,LinkedIn的工程师们开发了一个多智能体的AI代码审查平台——该平台能够理解企业的编码规范与环境,将代码审查视为一种重要的生产性基础设施,并有效减少错误判断以及那些信息量较少的反馈结果。 作者:Sergio De Simone

AI 错误判断 代码