Що, на думку людей, покращує продукти штучного інтелекту порівняно з тим, що насправді працює з @chipro Чіп Хьюєн був основним розробником платформи Nemo @Nvidia, колишнім дослідником штучного інтелекту в @Netflix році та викладав штучний інтелект у @Stanford. Вона є дворазовою засновницею та авторкою двох широко читаних книг про штучний інтелект, у тому числі «Інженерія штучного інтелекту», яка є найбільш читаною книгою на платформі O'Reilly з моменту її запуску. Обговорюємо: 🔸 Що, на думку людей, робить програми штучного інтелекту кращими, порівняно з тим, що насправді робить програми штучного інтелекту кращими 🔸 Що таке передтренувальна та післятренувальна підготовка, і чому тонка настройка повинна бути вашим останнім заходом 🔸 Як насправді працює RLHF (навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку людини) 🔸 Чому високоефективні люди отримують найбільшу вигоду від інструментів кодування зі штучним інтелектом 🔸 Чому якість даних має більше значення, ніж те, яку векторну базу даних ви оберете 🔸 Чому більшість проблем зі штучним інтелектом насправді є проблемами UX 🔸 Багато іншого Слухати зараз 👇 • Ютуб: • Spotify: •Яблуко: Дякуємо нашим чудовим спонсорам за підтримку подкасту: 🏆 @dscout — UX-платформа для фіксації інсайтів на кожному етапі: від ідеї до продакшену: 🏆 @justworks — Комплексне HR-рішення для впевненого управління малим бізнесом: 🏆 @Persona_IDV — світовий лідер у галузі верифікації цифрової особи: колишній інструктор з машинного навчання