人們認為什麼能改善 AI 產品 vs. 實際上什麼有效 @chipro Chip Huyen 是 @Nvidia 的 Nemo 平台的核心開發者，曾是 @Netflix 的 AI 研究員，並在 @Stanford 教授 AI。她是兩次創業者，也是兩本廣受歡迎的 AI 書籍的作者，其中包括自推出以來在 O’Reilly 平台上最受歡迎的書籍《AI 工程》。 我們討論： 🔸 人們認為什麼能讓 AI 應用更好 vs. 實際上什麼能讓 AI 應用更好 🔸 什麼是預訓練 vs. 後訓練，為什麼微調應該是你的最後手段 🔸 RLHF（來自人類反饋的強化學習）實際上是如何運作的 🔸 為什麼高效能者從 AI 編碼工具中獲得的收益最多 🔸 為什麼數據質量比你選擇的向量數據庫更重要 🔸 為什麼大多數 AI 問題實際上是 UX 問題 🔸 更多內容 立即收聽 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: 感謝我們的精彩贊助商支持這個播客： 🏆 @dscout — 在每個階段捕捉洞察的 UX 平台：從構思到生產： 🏆 @justworks — 一體化的 HR 解決方案，讓你自信地管理小型企業： 🏆 @Persona_IDV — 數字身份驗證的全球領導者：前機器學習講師