Auction and pacing simulations for ads lift
Published:
Simulations make lift estimates cheaper by testing policies before we spend budget. They are especially useful when experimentation cycles are long or randomized control is limited.
Posts by Category
causal-measurement-for-ads
Experimentos geo para lift de anúncios sem travar a entrega
Published:
Experimentos geo são a ferramenta mais prática de lift quando leilões e orçamentos complicam a aleatorização. O objetivo é que os times consigam executá-los sem travar o roadmap.
Experimentos geo para lift de anuncios sin frenar la entrega
Published:
Los experimentos geo siguen siendo la herramienta más práctica para lift cuando subastas y presupuestos complican la aleatorización. El objetivo es que los equipos puedan ejecutarlos sin bloquear el roadmap.
Geo experiments for ads lift without slowing delivery
Published:
Geo experiments remain the most practical lift tool when auctions and budgets complicate randomization. The key is to design them so teams can run and ship without blocking roadmaps.
es-419
Blueprint de evaluación para sistemas de GenAI
Published:
Las funciones de GenAI fallan silenciosamente si la evaluación no está integrada. Un buen blueprint empareja pruebas offline (checklists, prompts de red-team, preguntas doradas) con señales online (satisfacción, rechazos, latencia y costo) visibles para los dueños.
Guardrails de plataforma que mantienen enviables los servicios de ML
Published:
Los guardrails son la diferencia entre lanzamientos rápidos y incidentes de fin de semana. Los mejores son aburridos, reutilizables y aplicados por la plataforma.
Experimentos geo para lift de anuncios sin frenar la entrega
Published:
Los experimentos geo siguen siendo la herramienta más práctica para lift cuando subastas y presupuestos complican la aleatorización. El objetivo es que los equipos puedan ejecutarlos sin bloquear el roadmap.
Sistemas de ML en producción: planos de control, contratos y redes de seguridad
Published:
Los sistemas de ML en producción se comportan como servicios distribuidos. Un plano de control mantiene los lanzamientos seguros: contratos claros, rollbacks practicados y telemetría por defecto.
genai-in-production
Operating GenAI safety and policy reviews
Published:
GenAI systems drift as prompts, tools, and models change. Safety operations keep that drift controlled without slowing teams down.
Blueprint de avaliação para sistemas de GenAI
Published:
Funcionalidades de GenAI falham silenciosamente sem avaliação integrada. Um blueprint sólido combina avaliações offline (checklists, prompts de red-team, perguntas douradas) com sinais online (satisfação, recusas, latência e custo) visíveis para os responsáveis.
Blueprint de evaluación para sistemas de GenAI
Published:
Las funciones de GenAI fallan silenciosamente si la evaluación no está integrada. Un buen blueprint empareja pruebas offline (checklists, prompts de red-team, preguntas doradas) con señales online (satisfacción, rechazos, latencia y costo) visibles para los dueños.
Evaluation blueprints for GenAI systems
Published:
GenAI features fail quietly unless evaluation is baked into delivery. A good blueprint pairs offline evals (checklists, red-team prompts, golden questions) with online signals (satisfaction, refusals, latency, cost) and makes both visible to owners.
practical-mlops
Backtesting ML pipelines before rollout
Published:
Backtesting bridges the gap between offline metrics and production behavior. It prevents surprises by replaying real workloads through new code and models.
Guardrails de plataforma que mantêm serviços de ML enviáveis
Published:
Guardrails são o que separa lançamentos rápidos de incidentes de fim de semana. Os melhores são reutilizáveis e aplicados pela plataforma.
Guardrails de plataforma que mantienen enviables los servicios de ML
Published:
Los guardrails son la diferencia entre lanzamientos rápidos y incidentes de fin de semana. Los mejores son aburridos, reutilizables y aplicados por la plataforma.
Platform guardrails that keep ML services shippable
Published:
Guardrails are the difference between fast launches and weekend incidents. The best ones are boring, reusable, and enforced by the platform—not socialized via docs.
production-ml-systems-at-scale
Ads ML as a subtopic of production ML systems
Published:
Ads ML shares the same control-plane skeleton as any production ML system; the difference is in the constraints. Bidding and pacing layers add strict latency and budget limits, but they still benefit from the same contracts, rollouts, and observability defaults.
Sistemas de ML em produção: planos de controle, contratos e redes de segurança
Published:
Sistemas de ML em produção se comportam como serviços distribuídos. Um plano de controle mantém os lançamentos seguros: contratos claros, rollbacks ensaiados e telemetria por padrão.
Sistemas de ML en producción: planos de control, contratos y redes de seguridad
Published:
Los sistemas de ML en producción se comportan como servicios distribuidos. Un plano de control mantiene los lanzamientos seguros: contratos claros, rollbacks practicados y telemetría por defecto.
Production ML systems at scale: control planes, contracts, and safety nets
Published:
Production ML systems behave like distributed services, not offline experiments. A control-plane mindset keeps models shippable: contracts define what is safe to launch, rollbacks are rehearsed, and telemetry is the default—not an afterthought.
pt-br
Blueprint de avaliação para sistemas de GenAI
Published:
Funcionalidades de GenAI falham silenciosamente sem avaliação integrada. Um blueprint sólido combina avaliações offline (checklists, prompts de red-team, perguntas douradas) com sinais online (satisfação, recusas, latência e custo) visíveis para os responsáveis.
Guardrails de plataforma que mantêm serviços de ML enviáveis
Published:
Guardrails são o que separa lançamentos rápidos de incidentes de fim de semana. Os melhores são reutilizáveis e aplicados pela plataforma.
Experimentos geo para lift de anúncios sem travar a entrega
Published:
Experimentos geo são a ferramenta mais prática de lift quando leilões e orçamentos complicam a aleatorização. O objetivo é que os times consigam executá-los sem travar o roadmap.
Sistemas de ML em produção: planos de controle, contratos e redes de segurança
Published:
Sistemas de ML em produção se comportam como serviços distribuídos. Um plano de controle mantém os lançamentos seguros: contratos claros, rollbacks ensaiados e telemetria por padrão.