Charath Ram Ranganathan
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CoreStory: Garbage Context In, Garbage Code Out- Fixing AI’s Real Problem
1 septembre, 2026 | 6:00 PM - 7:00 PM (UTC) Temps universel coordonné
- Format:
Stream en direct
Thème: Science des données et Machine Learning
Langage: À l’aide de la langue anglaise
Plenty of experienced developers don’t trust AI-generated code, and on a large codebase the agent has never understood they’re right not to.
The problem isn’t the model; it’s the missing context. Without a structured, current understanding of the codebase, agents hallucinate, duplicate logic that already exists, and introduce changes no one asked for.
This session takes the skepticism head-on and shows what changes when developers and their AI agents work from a persistent intelligence layer grounded directly in the code: fewer hallucinations, fewer regressions, and output a developer can actually review and trust.
Built for the engineer who wants AI to earn its place in the workflow, not just be mandated into it.
Series Info - https://aka.ms/StartupSpotlight/S-1443
[EventID:27460]
Intervenants
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Cet événement fait partie du Startup Spotlight Series.
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