你不能像其他产品那样构建AI产品。 AI产品本质上是非确定性的，你需要不断地在自主性和控制之间进行权衡。 当团队没有意识到这些差异时，他们的产品会面临意想不到的失败，他们被困在调试大型复杂系统中，无法追踪，而用户对产品的信任也在悄然流失。 在看到这一模式在包括@OpenAI、@Google、@Amazon和@Databricks在内的50多个AI实施中反复出现后，Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam开发了一个解决方案：持续校准/持续开发（CC/CD）框架。 这个名字是对持续集成/持续部署（CI/CD）的引用，但与其名字所指的不同，它是为行为非确定性且需要获得自主性的系统而设计的。 这个框架向你展示如何： - 从高控制、低自主性的特性开始 - 构建真正有效的评估系统 - 在不破坏用户信任的情况下扩展AI产品 它旨在识别AI系统的独特性，帮助你构建更有意图、更稳定和更值得信赖的AI产品。 他们首次公开分享这一内容：