Trendaavat aiheet
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
"Perinteisessä ohjelmistokehityksessä suunnitellaan uuden tuotteen v1, v2, v3 ominaisuuksien syvyyden tai käyttäjien tarpeiden perusteella. Tekoälyjärjestelmissä linssi siirtyy.
Jokainen versio määritellään sen sijaan, kuinka paljon toimijuutta järjestelmällä on ja kuinka paljon kontrollista olet valmis luopumaan.
Aloita tunnistamalla joukko ominaisuuksia, joilla on korkea hallinta ja alhainen toimijuus (versio 1 alla olevassa kuvassa).
Niiden tulee olla pieniä, testattavissa ja helposti havaittavia. Mieti sieltä, miten nämä kyvykkyydet voivat kehittyä ajan myötä lisäämällä toimijuutta vähitellen versio kerrallaan. Tavoitteena on jakaa ylevä lopputila varhaisiin käyttäytymismalleihin, joita voit arvioida, iteroida ja rakentaa ylöspäin.
Jos esimerkiksi lopullisena tavoitteenasi on automatisoida asiakastuki yrityksessäsi, korkean hallinnan tapa aloittaa olisi laajentaa v1 (versio 1) yksinkertaisesti reitittämään lippuja oikealle osastolle, siirtymään sitten versioon 2, jossa järjestelmä ehdottaa mahdollisia ratkaisuja, ja vain v3:ssa sallia sen ratkaista automaattisesti ihmisen varalla.
Tässä on vielä pari esimerkkiä:
Markkinointiassistentti
v1: Sähköpostin, mainoksen tai sosiaalisen median kopion luonnos kehotteista
v2: Luo monivaiheisia kampanjoita ja suorita niitä
v3: Käynnistä, A/B-testaus ja kampanjoiden automaattinen optimointi eri kanavissa
Koodaus-avustaja
v1: Ehdota sisäisiä täydennyksiä ja vakiokatkelmia
v2: Luo suurempia lohkoja (kuten testejä tai refaktoreita) ihmisen tarkistettavaksi
v3: Käytä vaikutusalueen muutoksia ja avaa pull-pyyntöjä (PR) itsenäisesti
Jos olet seurannut, miten GitHub Copilotin tai Cursorin kaltaiset työkalut kehittyivät, tämä on juuri se pelikirja, jota he käyttivät. Useimmat käyttäjät näkevät vain nykyisen version, mutta taustalla oleva järjestelmä kiipesi tikkaat vähitellen. Ensin suorituksia, sitten lohkoja, sitten PR:iä, ja jokainen vaihe ansaitaan käytön, palautteen ja iteroinnin kautta."
Lisää täältä:


20.8. klo 00.21
Et voi rakentaa tekoälytuotteita kuten muita tuotteita.
Tekoälytuotteet ovat luonnostaan ei-deterministisiä, ja sinun on jatkuvasti neuvoteltava toimijuuden ja valvonnan välisestä kompromissista.
Kun tiimit eivät tunnista näitä eroja, heidän tuotteensa kohtaavat odottamattomia vikoja, he ovat jumissa suurten monimutkaisten järjestelmien virheenkorjauksessa, joita he eivät pysty jäljittämään, ja käyttäjien luottamus tuotteeseen heikkenee hiljaa.
@Databricks@Amazon@Google@OpenAI Aishwarya Naresh Reganti ja Kiriti Badam kehittivät ratkaisun: Continuous Calibration/Continuous Development (CC/CD) -kehyksen.
Nimi viittaa jatkuvaan integrointiin/jatkuvaan käyttöönottoon (CI/CD), mutta toisin kuin kaimansa, se on tarkoitettu järjestelmille, joissa käyttäytyminen ei ole determinististä ja toimijuus on ansaittava.
Tässä kehyksessä kerrotaan, miten:
- Aloita korkean hallinnan ja alhaisen toimijuuden ominaisuuksilla
- Rakenna eval-järjestelmiä, jotka todella toimivat
- Skaalaa tekoälytuotteita käyttäjien luottamusta rikkomatta
Se on suunniteltu tunnistamaan tekoälyjärjestelmien ainutlaatuisuus ja auttamaan sinua rakentamaan tarkoituksellisempia, vakaampia ja luotettavampia tekoälytuotteita.
He jakavat sen julkisesti ensimmäistä kertaa:

66,87K
Johtavat
Rankkaus
Suosikit