对于AI/ML应用的测试与传统软件测试有着很大不同，且存在着一些技术挑战。但伴随着越来越多AI/ML应用的诞生，对AI/ML应用的测试方法和实践也在迅速发展和逐步完善。

如果你能灵活掌握授权委派的艺术，这些情况都可以避免。接下来，我将介绍授权委派的重要性以及如何有效地将任务分派给团队成员。

GPT-3.5 Turbo 的微调功能为开发者和企业提供了一种有效的方式，以定制大语言模型以适应特定的应用需求。通过微调，模型在执行任务时不仅更可操控、输出更可靠，而且可以更准确地反映企业的品牌语气。此外，微调还有助于减少API调用的时间和成本。

这篇文章探讨了如何有效地使用人工智能（AI）来完成作业，特别是通过提示工程。作者是一名即将开始商业咨询工作的学生，他已经使用AI助手来补充他的作业问题集。他发现AI在生成代码或与特定软件交互时特别有用。

低代码也是如此。这并不是说我们应该抛弃或放弃这条道路。我们从未放弃在运输和制造业中使用技术；我们只是认识到现有的解决方案并不完美。技术带来了潜在的危险，其中许多只能通过细心的关注和大量的人类智慧来补足解决。

应用程序出错是在所难免的。尽管我们通过测试、质量保证、持续集成和防御性编程尽可能减少错误，但完全避免错误的发生是不可能的。这篇文章介绍了如何在生产环境中构建可靠的软件系统，避免因为故障而导致用户体验下降或者损失数据。