Quản lý rủi ro AI: Đặt kiểm soát trên mỗi lần gọi mô hình.
Quản lý rủi ro AI chuyển từ chính sách sang thực tiễn khi các nhóm kiểm soát lộ trình mô hình, quyền truy cập, ngân sách, nhật ký và chuyển đổi dự phòng tại thời điểm yêu cầu.
Một bộ sưu tập được tuyển chọn các câu chuyện của ShareAI xoay quanh chủ đề này.
Quản lý rủi ro AI chuyển từ chính sách sang thực tiễn khi các nhóm kiểm soát lộ trình mô hình, quyền truy cập, ngân sách, nhật ký và chuyển đổi dự phòng tại thời điểm yêu cầu.
Những ý tưởng đáng để mang vào lần xây dựng tiếp theo của bạn.
Các hệ thống đa tác nhân trở nên dễ tin cậy hơn khi đồ thị của chúng rõ ràng: tác nhân nào có thể gọi mô hình, sử dụng công cụ, yêu cầu phê duyệt, tiêu tốn token và chuyển công việc cho một nút khác.
Đọc bài viếtCách xử lý các cơ sở dữ liệu MCP như cơ sở hạ tầng được quản lý cho các công cụ đại lý thay vì chỉ là một lớp khám phá tiện lợi.
Đọc bài viếtCách thực thi chính sách AI thời gian chạy giúp các nhóm kiểm soát quyền truy cập mô hình, cuộc gọi công cụ, khu vực, chi phí, nhật ký và phê duyệt.
Đọc bài viếtMột hướng dẫn thực tế để đánh giá các điểm cuối AI của EU, nơi lưu trữ dữ liệu, định tuyến, nhật ký, hành vi dự phòng và vị trí của ShareAI phù hợp cho các nhóm sản xuất.
Đọc bài viếtViệc phát hiện AI bóng tối không nên dừng lại ở việc tìm kiếm các công cụ không được phê duyệt. Các nhóm cũng cần một lộ trình được phê duyệt để truy cập mô hình, hiển thị việc sử dụng và định tuyến.
Đọc bài viết