Adrian SegarWARNING: LLMs can generate convincing but entirely fabricated analyses of data. Two simple experiments show why AI-generated analysis shouldn't be trusted without verification.
sayzardAI Engineer (@aiDotEngineer)
Anthropic 워크숍에서 에이전트가 몇 초 만에 죽는 문제를 넘어, 몇 시간 동안 안정적으로 동작하는 에이전트를 만드는 방법을 다룬다고 소개했다. 장시간 실행되는 에이전트의 상태 관리, 안정성, 복구, 작업 지속성 설계에 관심 있는 개발자에게 유용한 내용이다.
WARNING: LLMs can generate convincing but entirely fabricated analyses of data. Two simple experiments show why AI-generated analysis shouldn't be trusted without verification.
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Neuroviax AcademyThe people who show up, even when it’s hard—that’s where trust lives. #NeuroviaxAcademy #DailyTip #Reliability
Dr Mircea Zloteanu 🌺🌞🍃#statstab #536 The Role of Item Distributions on Reliability Estimation: The Case of Cronbach’s Coefficient Alpha
Thoughts: Part of a series of papers by Zumbo arguing for an ordinal alpha (that others contest)
WARNING: LLMs can generate convincing but entirely fabricated analyses of data. Two simple experiments show why AI-generated analysis shouldn't be trusted without verification.
Vauban (@vauban_tech)
실서비스에서 오래 운영한 에이전트를 DM으로 보내면, 제안한 ‘sovereignty points’ 중 어떤 부분이 실패하는지 피드백하겠다는 요청입니다. 판매 목적보다 운영 경험 기반의 솔직한 리뷰를 받겠다는 취지로, 에이전트 운영 안정성·주권성 평가 관점의 실무적 대화로 볼 수 있습니다.
Temporal Primer – Building Long-Running Systems
Temporal은 네트워크 장애나 프로세스 크래시 등 인프라 문제에도 워크플로우가 중단 없이 정확한 상태에서 재개되도록 보장하는 오픈소스 내구성 실행 플랫폼입니다. 워크플로우, 액티비티, 워커라는 세 가지 핵심 개념으로 구성되며, 워크플로우는 결정론적이어야 하고 액티비티는 외부 작업을 수행합니다. 이벤트 히스토리를 기반으로 워크플로우 상태를 재생하여 내구성을 구현하며, 코드 변경 시 버전 관리 API를 통해 비결정성 문제를 해결합니다. Stripe 등에서 금융 워크플로우에 활용 중이며, 장기 실행 작업의 신뢰성 보장과 재시도 정책, 타임아웃 관리 기능도 제공합니다.
https://arpitbhayani.me/blogs/temporal-primer/
#workflow #distributedsystems #temporal #durability #reliability
Temporal Primer - Building Long-Running Systems
If you have ever taped together a cron job, message queue, a database table for state, and a retry loop - only to watch the whole thing break during a network blip at 2am - you already understand the problem Temporal solves. The fix you built was a workflow engine. Temporal is workflow engine done right.
WARNING: LLMs can generate convincing but entirely fabricated analyses of data. Two simple experiments show why AI-generated analysis shouldn't be trusted without verification.
