چهار خطای رایج در مهندسی حلقه (Loop Engineering) و راهکارهای آن 🔄این ویدیو به بررسی چهار مشکل متداو

چهار خطای رایج در مهندسی حلقه (Loop Engineering) و راهکارهای آن 🔄این ویدیو به بررسی چهار مشکل متداول در توسعه سیستم‌های خودکار یا همان «مهندسی حلقه» می‌پردازد. تیلد توریوم و آنی وانگ از تیم گوگل کلاود، چالش‌هایی مانند حلقه‌های بی‌پایان که باعث مصرف بیش از حد توکن می‌شوند، سوگیری تأییدی در خودگردانی عوامل هوش مصنوعی، اهداف غیرقابل‌سنجش و محدودیت‌های مقیاس‌پذیری را تحلیل کرده و پیشنهاد می‌کنند برای پروژه‌های پیچیده به سراغ «مهندسی گراف» بروید.گاهی اوقات خودکارسازیِ یک فرآیند می‌تواند سریع‌تر از حد انتظار هزینه‌تراشی کند. یکی از نکات کلیدی این ویدیو، ضرورت تعریف «قوانین توقف» (Stop Rules) است؛ یعنی برای جلوگیری از هدررفت منابع، باید محدودیت‌هایی مثل حداکثر تعداد تکرار یا سقف بودجه توکن برای مدل تعیین کنید.⏱️ مدت زمان ویدیو: ۴ دقیقه📩 برای دریافت ترجمه اختصاصی ویدیوی خودتان می‌توانید از ربات تلگرام @ViSegaro_bot استفاده کنید.🚀 ادامه آموزش‌ها در کانال:📺🌐 @AiSegaro