AI製品を改善すると人々が考えていることと、実際にAI製品で動作するもの@chipro Chip Huyen は、@Nvidia の Nemo プラットフォームのコア開発者であり、@Netflix の元 AI 研究者であり、@Stanford で AI を教えていました。彼女は 2 度の創設者であり、O'Reilly プラットフォームで発売以来最も読まれている本である「AI Engineering」を含む、AI に関する 2 冊の広く読まれている本の著者です。 私たちは話し合います: 🔸 人々が AI アプリをより良くすると考えていることと、実際に AI アプリをより良くするもの 🔸 トレーニング前とトレーニング後とは何か、そしてなぜ微調整が最後の手段であるべきなのか 🔸 RLHF(人間のフィードバックからの強化学習)が実際にどのように機能するか 🔸 ハイパフォーマーがAIコーディングツールから最も多くの利益を得ている理由 🔸 どのベクトルデータベースを選択するかよりもデータ品質が重要な理由 🔸 ほとんどのAIの問題が実際にはUXの問題である理由 🔸 一層 今すぐ👇聞く • ユーチューブ: • スポティファイ: •林檎： ポッドキャストをサポートしてくださった素晴らしいスポンサーに感謝します。 🏆 @dscout — アイデア出しから制作まで、あらゆる段階でインサイトを獲得するためのUXプラットフォーム: 🏆 @justworks — 中小企業を自信を持って管理するためのオールインワン人事ソリューション: 🏆 @Persona_IDV — デジタル本人確認のグローバルリーダー:元機械学習インストラクター