جریدہ
جریدہ۔
ایجنٹس اور منظم ڈیٹا پر میدانی نوٹس — جب ماڈل SQL لکھتے ہیں تو کیا ٹوٹتا ہے، قابلِ یقین اعداد جواب کیوں نہیں ہوتے، اور ایسا عدد چھاپنے کے لیے کیا درکار ہے جس کا دفاع کیا جا سکے۔
IIاندراجات
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.
اپنے ایجنٹ کے جوابات دوبارہ چلائیں: AI آڈٹ ٹریلز جو قائم رہیں
صرف 17% تنظیمیں اپنے ایجنٹس کے اعمال دوبارہ تشکیل دے سکتی ہیں۔ 2 اگست 2026 سے EU AI Act ریکارڈ کی موجودگی کا تقاضا کرتا ہے۔ ری پلے ہی وہ ذریعہ ہے جو اسے قائم رکھتا ہے۔
غلط آمدنی کا پراعتماد ہندسہ: LLMs جمع کیوں نہیں کر سکتے
ماڈل آپ کو ایک آمدنی کا ہندسہ مکمل اعتماد کے ساتھ تھماتا ہے — اور اس کے پیچھے کوئی حساب نہیں ہوتا۔ تحقیق کہتی ہے یہ ناکامی ساختی ہے — اور اس کا حل بھی۔
پرامپٹ انجیکشن نئی SQL انجیکشن ہے — اور اس کا حل SQL نہیں
P2SQL، CVE-2024-5565، EchoLeak، Supabase لیک: دشمن SQL اب ماڈل کے آؤٹ پٹ میں پہنچتی ہے۔ حل وہ ایجنٹ ہے جس میں انجیکٹ کرنے کے لیے کوئی سنٹیکس ہی نہ ہو۔
صرف پڑھنے کا جھوٹا وعدہ: وہ ہفتہ جب AI ایجنٹس نے پروڈکشن مٹا دی
ایک ایجنٹ نے پروڈکشن ڈیٹابیس مٹا دی۔ دوسرے نے صارف کی فائلیں تباہ کر دیں۔ تیسرے نے دس لاکھ انسٹالز پر مٹانے کا حکم بھیج دیا۔ ایک جولائی کا ہفتہ — ایک مشترک لکھنے کا راستہ۔
لکھا گیا تاکہ
جانچا جائے۔
یہاں کا ہر عدد اپنا ماخذ رکھتا ہے — معاہدہ یا حوالہ
IVدھاگے
تین سوال، ترتیب سے زیرِ بحث۔
حکمرانی
کون طے کرتا ہے کہ ایجنٹ کیا پڑھ سکتا ہے — اور یہ فیصلہ کہاں رہتا ہے؟ کوڈ میں، پہلی کال سے پہلے طے شدہ۔ کبھی کسی پرامپٹ میں نہیں۔
AI ڈیٹا حکمرانی →درستگی
قابلِ یقین عدد جواب کیوں نہیں ہوتا، اور جب انجن حساب کرے تو وہی ماڈل 0/16 سے 16/16 کیسے پہنچتا ہے۔
AI ڈیٹا تجزیہ کار →ماخذ
ہر نتیجہ اس ہیش کے ساتھ آتا ہے جو اسے دہراتا ہے — مہینوں بعد، کسی بھی زبان میں، بائٹ بہ بائٹ۔
قطعی AI →Vسبسکرپشن
اگلا اندراج آپ کے ان باکس میں۔
فی اندراج ایک ای میل۔ کوئی ڈائجسٹ نہیں، کوئی ڈرپ مہم نہیں۔
دستاویزات پڑھیں →