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Yevgeny Kharitonov
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Amazon Quick 详细介绍 AI 功能的提示工程
Amazon Quick 的提示工程基础对于优化 AI 功能对自然语言请求的响应至关重要。有效的提示，通过明确性和提供业务背景来保证清晰度，可以带来更好的首次尝试结果、减少迭代次数，并实现复杂工作流程的自动化。通过示例展示期望的输出格式，一种称为少样本学习的技术，可以进一步增强 AI 满足特定需求的能力。
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开发者表示 AI 软件代理需要验证层
Yevgeny Kharitonov 正在开发 Flows，一个旨在管理软件构建代理的系统。该平台旨在区分代理对其工作的置信度与实际完成情况，需要一个独立的信号进行验证。目标是确保 AI 生成的软件可靠地完成，而不是仅仅被模型认为已完成。
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Miro 的 AI Builder Week 聚焦于 Agentic AI 在商业领域的应用
Miro 正在举办 AI Builder Week 活动，专注于通过新的 Agentic AI 功能来增强业务能力。参与者将学习如何利用 AI Sidekicks 和 Flows 等工具来自动化任务，例如从上传的演示文稿生成商业模式画布、识别 AI 用例以及估算投资回报率。目标是为代理创建全面的 AI 目录。