你不能像其他產品那樣構建AI產品。 AI產品本質上是非確定性的，你需要不斷地在自主性和控制之間進行權衡。 當團隊沒有意識到這些差異時，他們的產品會面臨意想不到的失敗，他們被困在調試大型複雜系統中，無法追蹤，而用戶對產品的信任也在悄然流失。 在看到這一模式在包括@OpenAI、@Google、@Amazon和@Databricks在內的50多個AI實施中反覆出現後，Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam開發了一個解決方案：持續校準/持續開發（CC/CD）框架。 這個名字是對持續集成/持續部署（CI/CD）的引用，但與其名字所指的不同，它是為行為非確定性且需要獲得自主性的系統而設計的。 這個框架向你展示如何： - 從高控制、低自主性的特性開始 - 構建真正有效的評估系統 - 在不破壞用戶信任的情況下擴展AI產品 它旨在識別AI系統的獨特性，幫助你構建更有意圖、更穩定和更值得信賴的AI產品。 他們首次公開分享這一內容：