पत्रिका
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एजेंट और संरचित डेटा पर क्षेत्र-टिप्पणियाँ — जब मॉडल SQL लिखते हैं तो क्या टूटता है, प्रशंसनीय अंक उत्तर क्यों नहीं होते, और ऐसा अंक छापने में क्या लगता है जिसका बचाव किया जा सके।
IIप्रविष्टियाँ
The 15%-off dashboard: wrong joins corrupt analytics silently
A generated join that fans out rows doesn't crash. It inflates a metric by 15% and lets everyone keep steering by it. Silent wrongness is the real cost of text-to-SQL.
अपने Agent के जवाब दोबारा देखें: AI Audit Trails जो टिकती हैं
केवल 17% organizations यह पुनर्निर्मित कर सकती हैं कि उनके agents ने क्या किया। 2 अगस्त 2026 से EU AI Act यह record मौजूद होने की अपेक्षा रखता है। Replay ही वह तरीका है जिससे यह टिकता है।
आत्मविश्वास से भरी गलत राजस्व संख्या: LLMs जोड़ क्यों नहीं कर सकते
मॉडल आपको एक राजस्व आँकड़ा सौंपता है — पूरे आत्मविश्वास के साथ, बिना किसी अंकगणित के। शोध कहता है यह विफलता संरचनागत है — और समाधान भी।
Prompt injection नया SQL injection है — और इसका इलाज SQL नहीं है
P2SQL, CVE-2024-5565, EchoLeak, Supabase leak: hostile SQL अब model के output में पहुँचता है। समाधान वह agent है जिसमें inject करने के लिए कोई syntax ही नहीं।
Read-only जो था नहीं: वह सप्ताह जब AI agents ने production मिटा दिया
एक agent ने production database मिटा दिया। दूसरे ने user files नष्ट कर दीं। तीसरे ने एक मिलियन installs पर wipe का आदेश भेज दिया। जुलाई का एक सप्ताह — एक साझा write path।
लिखा गया
जाँचे जाने के लिए।
यहाँ प्रत्येक संख्या अपना स्रोत वहन करती है — contract या उद्धरण
IVविषय-सूत्र
तीन प्रश्न, क्रम में अनुसरित।
शासन
यह कौन तय करता है कि एजेंट क्या पढ़ सकता है — और वह निर्णय कहाँ रहता है? कोड में, पहली कॉल से पहले तय। कभी किसी prompt में नहीं।
AI डेटा शासन →सटीकता
एक प्रशंसनीय अंक उत्तर क्यों नहीं है, और जब इंजन गणना करता है तो वही मॉडल 0/16 से 16/16 कैसे पहुँचता है।
AI डेटा विश्लेषक →उद्गम
प्रत्येक परिणाम उस हैश के साथ आता है जो उसे दोहराता है — महीनों बाद, किसी भी भाषा में, बाइट दर बाइट।
निर्धारक AI →Vसदस्यता
अगली प्रविष्टि सीधे आपके इनबॉक्स में।
प्रति प्रविष्टि एक ईमेल। कोई digest नहीं, कोई drip campaign नहीं।
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