Was die Leute denken, verbessert AI-Produkte, vs. was tatsächlich funktioniert mit @chipro Chip Huyen war ein Kernentwickler auf der @Nvidia Nemo-Plattform, eine ehemalige AI-Forscherin bei @Netflix und hat AI an der @Stanford unterrichtet. Sie ist zweimalige Gründerin und Autorin von zwei weit verbreiteten Büchern über AI, darunter "AI Engineering", das seit seiner Veröffentlichung das meistgelesene Buch auf der O’Reilly-Plattform ist. Wir diskutieren: 🔸 Was die Leute denken, macht AI-Apps besser, vs. was tatsächlich AI-Apps besser macht 🔸 Was ist Pre-Training vs. Post-Training und warum Fine-Tuning Ihre letzte Option sein sollte 🔸 Wie RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) tatsächlich funktioniert 🔸 Warum Hochleister die größten Gewinne aus AI-Coding-Tools ziehen 🔸 Warum die Datenqualität wichtiger ist als welche Vektor-Datenbank Sie wählen 🔸 Warum die meisten AI-Probleme tatsächlich UX-Probleme sind 🔸 Viel mehr Jetzt anhören 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: Danke an unsere wunderbaren Sponsoren, die den Podcast unterstützen: 🏆 @dscout — Die UX-Plattform, um Einblicke in jeder Phase zu erfassen: von der Ideenfindung bis zur Produktion: 🏆 @justworks — Die All-in-One-HR-Lösung für das Management Ihres kleinen Unternehmens mit Vertrauen: 🏆 @Persona_IDV — Ein globaler Marktführer in der digitalen Identitätsverifizierung: eine ehemalige Lehrerin für maschinelles Lernen.