Good Knowledge Collective hat es sich zur Aufgabe gemacht, zu erforschen, wie Datenanalysen Softwareentwicklern dabei helfen, bessere Dienstleistungen für Technologieunternehmen bereitzustellen. Besonders hervorzuheben ist die Artwork und Weise, wie Entwickler sich auf Dateneinblicke verlassen, um Anwendungen zu verfeinern, die Leistung zu verbessern und in Echtzeit auf Benutzerverhalten zu reagieren.

In einem Bericht von Grid Dynamics heißt es, dass 6 Millionen Entwickler an Large Knowledge und Superior Analytics beteiligt sind, was das Ausmaß der datengesteuerten Entwicklung in der gesamten Branche verdeutlicht. Es gibt klare Vorteile für Technologieunternehmen, die mit Entwicklern zusammenarbeiten, die große Datensätze interpretieren und in umsetzbare Verbesserungen umsetzen können. Zu erkennen ist auch, wie Analysen es Groups ermöglichen, Probleme frühzeitig zu erkennen und Dienste anzupassen, bevor sie sich auf Benutzer auswirken. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Die Entwicklerumfrage 2025 von Stack Overflow berichtet, dass „84 % der Befragten KI-Instruments in ihrem Entwicklungsprozess verwenden oder dies planen, ein Anstieg gegenüber dem letzten Jahr (76 %). In diesem Jahr können wir sehen, dass 51 % der professionellen Entwickler täglich KI-Instruments verwenden.“ Es kommt immer häufiger vor, dass Entwickler KI-Instruments mit Analyseplattformen kombinieren, um Assessments zu automatisieren, Systemausfälle vorherzusagen und Benutzererlebnisse zu personalisieren. Sie können sehen, wie dieser Ansatz Entwicklern hilft, reaktionsfähigere und maßgeschneiderte Lösungen für Technologieunternehmen bereitzustellen.

Die meisten Tech-Startups scheitern, weil sie sechs Monate damit verbringen, Funktionen zu entwickeln, nach denen eigentlich niemand gefragt hat. Im aktuellen Enterprise-Klima besteht das Ziel darin, den Nutzern eine funktionsfähige Model zur Verfügung zu stellen, bevor die anfängliche Startfinanzierung versiegt. Sie benötigen einen Entwicklungspartner, der als Filter fungiert und die „nice-to-have“-Aufblähung verhindert, die Ihre Markteinführung verzögert. Ehrlich gesagt nehmen die meisten „Full-Service“-Agenturen gerne Ihr Geld, um eine Roadmap mit 20 Funktionen zu erstellen, aber ein echter Accomplice wird Ihnen raten, mit drei zu starten. Diese haben wir ausgewertet MVP-Entwicklungsunternehmen basierend auf ihrer Erfolgsbilanz bei der Unterstützung von Gründern beim Ausgleich technischer Schulden mit dem Bedarf an sofortigem Marktfeedback.

1. S-PRO

• Gründungsjahr: 2014
• Standort: Schweiz (Hauptsitz), World
• Teamgröße: Über 250 Experten

S-PRO ist eine strategische Wahl für Startups in risikoreichen Sektoren wie Fintech oder Gesundheitswesen. In diesen Branchen ist ein einfacher Logikfehler nicht nur ein Fehler; Es ist eine rechtliche Katastrophe. Anstatt nur Bestellungen entgegenzunehmen, neigen sie dazu, die Produkt-Roadmap in Frage zu stellen, um dies sicherzustellen MVP-Entwicklungsdienste Das Ergebnis ist ein schlankes, überprüfbares Produkt. Sie haben technische Builds für Schweizer Digitalbanken und Börsen im Nahen Osten verwaltet und damit bewiesen, dass sie mit strengen Vorschriften umgehen können, ohne den Entwicklungszyklus auf ein Minimal zu verlangsamen. Sie verstehen, dass ein Startup im Jahr 2026 vom ersten Tag an „prüfungsbereit“ sein muss, auch wenn die Benutzeroberfläche noch etwas roh ist. Wenn Ihr Startup in einem Bereich tätig ist, in dem Sicherheit und Compliance ebenso wichtig sind wie Geschwindigkeit, ist S-PRO der zuverlässigste Engineering-Accomplice auf dieser Liste.

2. Belitsoft

• Gründungsjahr: 2004
• Standort: Polen / USA
• Teamgröße: Über 400 Experten

Belitsoft ist darauf spezialisiert, komplexe Ideen auf Unternehmensebene in ein praktikables MVP zu überführen. Sie sind besonders stark in den Bereichen E-Studying und Gesundheitswesen – Branchen, die ein hohes Maß an Backend-Stabilität und Datenschutz erfordern. Sie arbeiten in der Regel am besten mit Gründern zusammen, die bereits eine klare Imaginative and prescient haben, aber ein erfahrenes Ingenieurteam benötigen, um die schwere Arbeit der Datenbankarchitektur und komplexen API-Integrationen zu bewältigen. Sie sind nicht die günstigsten auf der Liste, aber sie sorgen sehr intestine dafür, dass die „Leitungen“ Ihrer App nicht auslaufen, wenn Sie mit der Skalierung beginnen.

3. Monterail

• Gründungsjahr: 2010
• Standort: Polen
• Teamgröße: Über 160 Experten

Monterail ist eine Anlaufstelle für SaaS-Startups, die mit Ruby on Rails oder Python schnell vorankommen müssen. Ihre Philosophie konzentriert sich auf sinnvolles Design. Das bedeutet, dass sie sicherstellen, dass die Benutzeroberfläche nicht nur hübsch anzusehen ist, sondern den Benutzer auch tatsächlich zum Kernwert der App führt. Sie sind für ihre Hochgeschwindigkeitsiteration bekannt. Das ist genau das, was ein Startup braucht, wenn es versucht, durch ständige Benutzertests und wöchentliche Pivots herauszufinden, ob es für den Produktmarkt geeignet ist. Sie haben eine sehr „startup-native“ Kultur, sodass sie nicht schockiert sind, wenn Sie mitten im Dash Ihre Meinung zu einem Function ändern.

4. 10Wolken

• Gründungsjahr: 2009
• Standort: Polen
• Teamgröße: Über 200 Experten

Wenn der Wettbewerbsvorteil Ihres Startups ein KI-Modell oder eine komplexe Daten-Engine erfordert, ist 10Clouds das richtige Group. Sie verfügen über eine eigene Abteilung für Datenwissenschaft, die direkt mit ihren Webentwicklern zusammenarbeitet. Dadurch wird sichergestellt, dass alle „intelligenten“ Funktionen in das MVP integriert werden, ohne die Leistung der App zu beeinträchtigen oder das Benutzererlebnis unübersichtlich zu machen. Sie haben sich in letzter Zeit stark auf die generative KI-Integration konzentriert und Begin-ups dabei geholfen, herauszufinden, wie sie LLMs nutzen können, ohne eine riesige API-Rechnung in Anspruch zu nehmen.

5. Yalantis

• Gründungsjahr: 2008
• Standort: Ukraine / Zypern
• Teamgröße: Über 500 Experten

Yalantis wurde für Begin-ups entwickelt, deren Software program mit physischer {Hardware} kommunizieren muss. Ob es sich um ein Health-Wearable, ein Good-Dwelling-Gerät oder ein Logistik-Monitoring-System handelt, sie verstehen die „unsexy“ Seite der Entwicklung – Knotenstabilität, Batterieoptimierung und Datenübertragungen mit geringer Latenz. Sie konzentrieren sich darauf, sicherzustellen, dass das Backend 10.000 gleichzeitige Benutzer verarbeiten kann, sobald das Produkt in den sozialen Medien viral wird. Ihre Erfahrung mit Hochlastsystemen macht sie auch für Marktplätze zu einer guten Wahl.

Eine letzte Überlegung zur Wahl

Die Auswahl eines MVP-Companions ist immer ein Kompromiss. Sie tauschen ein wenig Kontrolle gegen viel Geschwindigkeit ein. Eine verbraucherorientierte Einzelhandels-App könnte sich an der Designgeschwindigkeit von Monterail orientieren, während eine Krypto-Kreditplattform oder eine regulierte Gesundheits-App den Fokus von S-PRO auf Compliance und Sicherheit priorisieren sollte.

Ich habe zu viele Gründer gesehen, die sich für die günstigste Agentur entschieden haben, nur um ein Jahr später das Doppelte dafür auszugeben, die gesamte Codebasis neu zu schreiben, weil sie nicht skalierbar warfare. Der beste Accomplice ist derjenige, der Ihnen sagt, was Sie nicht erstellen sollen. Es ist besser, eine stabile, unkomplizierte App zu starten, als eine, die mit Funktionen überladen ist, die der tatsächlichen Nutzung nicht gewachsen sind. Wenn Sie sehen möchten, wie ein strukturierter, schlanker Ansatz Ihren Zeitplan um Wochen verkürzen kann, beginnen Sie ein Gespräch mit S-PRO ist ein kluger erster Schritt.

Viele technische Herausforderungen sind auf das gleiche Downside zurückzuführen: zu viele Knöpfe zum Drehen und zu wenige Möglichkeiten, sie zu testen. Ganz gleich, ob es um die Abstimmung eines Stromnetzes oder die Entwicklung eines sichereren Fahrzeugs geht: Jede Bewertung kann kostspielig sein, und es können Hunderte von Variablen von Bedeutung sein.

Denken Sie über das Design der Fahrzeugsicherheit nach. Ingenieure müssen Tausende von Teilen integrieren, und viele Designentscheidungen können das Verhalten eines Fahrzeugs bei einer Kollision beeinflussen. Klassische Optimierungstools könnten bei der Suche nach der besten Kombination Schwierigkeiten bereiten.

MIT-Forscher haben einen neuen Ansatz entwickelt, der überdenkt, wie eine klassische Methode, die sogenannte Bayes’sche Optimierung, zur Lösung von Problemen mit Hunderten von Variablen verwendet werden kann. In Exams an realistischen Benchmarks im Ingenieursstil, etwa zur Optimierung von Energiesystemen, fand der Ansatz Prime-Lösungen 10 bis 100 Mal schneller als weit verbreitete Methoden.

Ihre Technik nutzt ein auf Tabellendaten trainiertes Basismodell, das automatisch die Variablen identifiziert, die für die Leistungssteigerung am wichtigsten sind, und den Prozess wiederholt, um immer bessere Lösungen zu finden. Basis-Modelle sind riesige künstliche Intelligenzsysteme, die auf riesigen, allgemeinen Datensätzen trainiert werden. Dadurch können sie sich an unterschiedliche Anwendungen anpassen.

Das tabellarische Grundlagenmodell der Forscher muss nicht ständig neu trainiert werden, da es auf eine Lösung hinarbeitet, was die Effizienz des Optimierungsprozesses erhöht. Die Technik ermöglicht auch höhere Geschwindigkeiten bei komplizierteren Problemen, sodass sie besonders bei anspruchsvollen Anwendungen wie der Materialentwicklung oder der Arzneimittelforschung nützlich sein könnte.

„Moderne KI- und maschinelle Lernmodelle können die Artwork und Weise, wie Ingenieure und Wissenschaftler komplexe Systeme erstellen, grundlegend verändern. Wir haben einen Algorithmus entwickelt, der nicht nur hochdimensionale Probleme lösen kann, sondern auch wiederverwendbar ist, sodass er auf viele Probleme angewendet werden kann, ohne dass alles von vorne beginnen muss“, sagt Rosen Yu, ein Doktorand der Informatik und Ingenieurwissenschaften und Hauptautor von a Papier über diese Technik.

Yu wird bei dem Artikel von Cyril Picard, einem ehemaligen MIT-Postdoktoranden und Forschungswissenschaftler, und Faez Ahmed, außerordentlicher Professor für Maschinenbau und Kernmitglied des MIT Middle for Computational Science and Engineering, unterstützt. Die Forschung wird auf der Worldwide Convention on Studying Representations vorgestellt.

Verbesserung einer bewährten Methode

Wenn Wissenschaftler versuchen, ein vielschichtiges Downside zu lösen, aber über teure Methoden zur Erfolgsbewertung verfügen, etwa einen Crashtest eines Autos, um herauszufinden, wie intestine jedes Design ist, verwenden sie oft eine bewährte Methode namens Bayes’sche Optimierung. Diese iterative Methode findet die beste Konfiguration für ein kompliziertes System, indem sie ein Ersatzmodell erstellt, das dabei hilft, abzuschätzen, was als nächstes untersucht werden soll, und dabei die Unsicherheit seiner Vorhersagen zu berücksichtigen.

Allerdings muss das Ersatzmodell nach jeder Iteration neu trainiert werden, was rechnerisch schnell schwierig werden kann, wenn der Raum potenzieller Lösungen sehr groß ist. Darüber hinaus müssen Wissenschaftler immer dann ein neues Modell von Grund auf erstellen, wenn sie ein anderes Szenario angehen wollen.

Um beide Mängel zu beheben, verwendeten die MIT-Forscher ein generatives KI-System, das als tabellarisches Grundlagenmodell bekannt ist, als Ersatzmodell innerhalb eines Bayes’schen Optimierungsalgorithmus.

„Ein tabellarisches Grundlagenmodell ist wie ein ChatGPT für Tabellenkalkulationen. Die Eingabe und Ausgabe dieser Modelle sind tabellarische Daten, die im technischen Bereich viel häufiger zu sehen und zu verwenden sind als Sprache“, sagt Yu.

Genau wie große Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude und Gemini wurde das Modell anhand einer enormen Menge tabellarischer Daten vorab trainiert. Dadurch ist es für die Bewältigung einer Reihe von Vorhersageproblemen bestens gerüstet. Darüber hinaus kann das Modell unverändert bereitgestellt werden, ohne dass eine erneute Schulung erforderlich ist.

Um ihr System genauer und effizienter für die Optimierung zu machen, verwendeten die Forscher einen Trick, der es dem Modell ermöglicht, Merkmale des Designraums zu identifizieren, die den größten Einfluss auf die Lösung haben.

„Ein Auto magazine 300 Designkriterien haben, aber nicht alle davon sind der Hauptfaktor für das beste Design, wenn man versucht, einige Sicherheitsparameter zu erhöhen. Unser Algorithmus kann clever die kritischsten Merkmale auswählen, auf die man sich konzentrieren sollte“, sagt Yu.

Dazu wird ein tabellarisches Grundlagenmodell verwendet, um abzuschätzen, welche Variablen (oder Kombinationen von Variablen) das Ergebnis am stärksten beeinflussen.

Anschließend wird die Suche auf diese Variablen mit großer Auswirkung konzentriert, anstatt Zeit damit zu verschwenden, alles gleichermaßen zu untersuchen. Wenn beispielsweise die Größe der vorderen Knautschzone erheblich zunahm und sich die Sicherheitsbewertung des Fahrzeugs verbesserte, spielte dieses Merkmal wahrscheinlich eine Rolle bei der Verbesserung.

Größere Probleme, bessere Lösungen

Eine ihrer größten Herausforderungen bestand darin, das beste tabellarische Fundamentmodell für diese Aufgabe zu finden, sagt Yu. Dann mussten sie es mit einem Bayes’schen Optimierungsalgorithmus so verknüpfen, dass es die herausragendsten Designmerkmale identifizieren konnte.

„Das Finden der prominentesten Dimension ist ein bekanntes Downside in Mathematik und Informatik, aber einen Weg zu finden, der die Eigenschaften eines tabellarischen Fundamentmodells nutzt, warfare eine echte Herausforderung“, sagt Yu.

Nachdem das algorithmische Framework vorhanden warfare, testeten die Forscher ihre Methode, indem sie sie mit fünf hochmodernen Optimierungsalgorithmen verglichen.

Bei 60 Benchmark-Problemen, darunter realistische Situationen wie Stromnetzdesign und Autounfalltests, fand ihre Methode durchweg die beste Lösung zwischen 10 und 100 Mal schneller als die anderen Algorithmen.

„Wenn ein Optimierungsproblem immer mehr Dimensionen annimmt, glänzt unser Algorithmus wirklich“, fügte Yu hinzu.

Ihre Methode warfare jedoch nicht bei allen Problemen besser als die Basislinien, beispielsweise bei der robotergesteuerten Pfadplanung. Dies deutet wahrscheinlich darauf hin, dass das Szenario in den Trainingsdaten des Modells nicht genau definiert warfare, sagt Yu.

Zukünftig wollen die Forscher Methoden untersuchen, die die Leistung tabellarischer Grundlagenmodelle steigern könnten. Sie wollen ihre Technik auch auf Probleme mit Tausenden oder sogar Millionen von Dimensionen anwenden, wie zum Beispiel den Entwurf eines Marineschiffs.

„Auf einer höheren Ebene weist diese Arbeit auf einen umfassenderen Wandel hin: Die Verwendung von Basismodellen nicht nur für Wahrnehmung oder Sprache, sondern als algorithmische Motoren in wissenschaftlichen und technischen Werkzeugen, wodurch klassische Methoden wie die Bayes’sche Optimierung auf Regime skaliert werden können, die zuvor unpraktisch waren“, sagt Ahmed.

„Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz, der ein vorab trainiertes Grundlagenmodell zusammen mit hochdimensionaler Bayes’scher Optimierung verwendet, ist eine kreative und vielversprechende Möglichkeit, die hohen Datenanforderungen von simulationsbasiertem Design zu reduzieren. Insgesamt ist diese Arbeit ein praktischer und leistungsstarker Schritt, um fortgeschrittene Designoptimierung zugänglicher und einfacher in realen Umgebungen anwendbar zu machen“, sagt Wei Chen, Wilson-Prepare dinner-Professor für Ingenieurdesign und Vorsitzender der Abteilung für Maschinenbau an der Northwestern College, der nicht an dieser Forschung beteiligt warfare.

In der Reihe „Writer Highlight“ unterhalten sich TDS-Redakteure mit Mitgliedern unserer Neighborhood über ihren Karriereweg in den Bereichen Datenwissenschaft und KI, ihr Schreiben und ihre Inspirationsquellen. Heute freuen wir uns, unser Gespräch mit Ihnen zu teilen Maria Mouschoutzi.

Maria ist Datenanalystin und Projektmanagerin mit umfassendem Hintergrund in den Bereichen Operations Analysis, Maschinenbau und Optimierung der maritimen Lieferkette. Sie verbindet praktische Branchenerfahrung mit forschungsorientierter Analyse, um Instruments zur Entscheidungsunterstützung zu entwickeln, Prozesse zu rationalisieren und Erkenntnisse zwischen technischen und nicht-technischen Groups zu kommunizieren.

In „Was ‚Denken‘ und ‚Argumentation‘ in KI und LLMs wirklich bedeuten“ Sie befassen sich mit der semantischen Kluft zwischen menschlichem und maschinellem Denken. Wie wirkt sich das Verständnis dieser Unterscheidung auf die Artwork und Weise aus, wie Sie in Ihrer beruflichen Arbeit an die Modellentwicklung und -interpretation herangehen?

KI hat in letzter Zeit einen großen Hype ausgelöst. Plötzlich werden viele ML-basierte Produkte der alten Schule sofort in KI umbenannt, und es scheint eine erneute Nachfrage nach allem zu geben, das mit KI ausgestattet ist. Aus diesem Grund glaube ich, dass es jetzt für jeden von entscheidender Bedeutung ist, ein grundlegendes technisches Verständnis davon zu haben, was KI ist und wie sie funktioniert, damit er in der Lage ist, einzuschätzen, was sie für ihn tun kann und was nicht.

Die Wahrheit ist, dass wir eine Menge Ballast über die Natur der KI mit uns herumschleppen, der seinen Ursprung in Erzählungen aus unserem Science-Fiction-Erbe hat. Dieser Ballast macht es leicht, sich von all dem aufregenden und vielversprechenden Potenzial der KI mitreißen zu lassen und ihre tatsächlichen aktuellen Fähigkeiten zu vergessen und sie letztendlich fälschlicherweise als eine Artwork magische Lösung einzuschätzen, die alle unsere Probleme lindern wird. Nicht technisch versierte Geschäftsanwender sind am anfälligsten für diese übermäßige Begeisterung für KI und stellen sie sich manchmal als eine Black-Field-Superintelligenz vor, die in der Lage ist, auf alles die richtigen Antworten und Lösungen zu liefern.

Im Guten wie im Schlechten könnte dies nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein. LLMs – der wichtigste wissenschaftliche Durchbruch, um den sich die ganze KI-Aufregung wirklich dreht – sind in bestimmten Dingen beeindruckend intestine (z. B. beim Erstellen von E-Mails oder Zusammenfassungen), in anderen jedoch nicht so intestine (z. B. bei der Durchführung komplexer Berechnungen oder der Analyse mehrstufiger Ursache-Wirkungs-Beziehungen).

Ein technisches Verständnis dafür zu haben, was KI ist und wie sie grundsätzlich funktioniert, hat mir bei meiner beruflichen Arbeit ungemein geholfen. In erster Linie ermöglicht es mir, gültige KI-Anwendungsfälle zu entdecken und die Erwartungen von Geschäftsanwendern darüber zu steuern, was getan werden kann und was nicht. Auf einer eher technischen Ebene ermöglicht es mir, die spezifischen Komponenten zu unterscheiden, die in bestimmten Kontexten verwendet werden müssen, sodass die gelieferte Lösung einen echten Wert für das Unternehmen hat.

Wenn beispielsweise eine RAG-Anwendung benötigt wird, um eine bestimmte technische Dokumentation zu durchsuchen und Berechnungen auf der Grundlage der in dieser Dokumentation enthaltenen Informationen durchzuführen, bedeutet dies, dass eine Code-Terminalkomponente in die Anwendung eingebunden werden muss, um die Berechnungen durchzuführen (anstatt das Modell direkt antworten zu lassen).

Woher nehmen Sie die erste Inspiration für Ihre Artikel, insbesondere für die eher philosophischen wie die „Water Cooler Small Speak“-Reihe?

Die anfängliche Inspiration für meine „Water Cooler Small Speak“-Reihe kam von tatsächlichen Diskussionen, die ich in einem Büro erlebt habe, sowie von Geschichten von Freunden. Ich denke, dass aufgrund der Tendenz der Menschen, unnötige Konflikte in Unternehmenskonstellationen zu vermeiden, manchmal in lockeren Diskussionen rund um einen Wasserspender wirklich empörende Meinungen geäußert werden können. Und normalerweise nennt niemand falsche Fakten, nur um Konflikte zu vermeiden oder seine Kollegen herauszufordern.

Obwohl solche Gespräche wohlwollend und intestine gemeint sind – eigentlich nur eine gelegentliche Pause von der Arbeit –, führen sie manchmal dazu, dass falsche wissenschaftliche Fakten aufrechterhalten werden. Insbesondere bei komplexen und nicht so leicht intuitiv zu verstehenden Themen wie Statistik und KI können wir Dinge leicht zu stark vereinfachen und ungültige Meinungen aufrechterhalten.

Die allererste Meinung, die mich dazu veranlasste, einen ganzen Artikel darüber zu schreiben, battle diese „Wenn Sie genügend Roulette-Runden spielen, werden Sie irgendwann gewinnen, denn die Wahrscheinlichkeiten liegen bei etwa 50/50 und die Ergebnisse werden sich irgendwann ausgleichen.“ Wenn Sie jemals an einem Statistikkurs teilgenommen haben, wissen Sie, dass dies nicht der Fall ist. Aber wenn Sie diesen Statistikkurs nicht besucht haben und niemand darauf aufmerksam macht, verlassen Sie diese Diskussion möglicherweise mit einigen seltsamen Ideen darüber, wie Glücksspiel funktioniert. Meine ursprüngliche Inspiration für diese Serie waren additionally hauptsächlich missverstandene Statistikthemen.

Dennoch gibt es heutzutage bei Themen rund um KI die gleichen – wenn nicht sogar noch mehr – Missverständnisse. Der große Hype, den die KI ausgelöst hat, hat dazu geführt, dass Menschen sich alle möglichen Fehlinformationen darüber ausdenken und verbreiten, wie KI funktioniert und was sie leisten kann, und das tun sie manchmal mit unglaublichem Selbstvertrauen. Deshalb ist es so wichtig, sich über die Grundlagen zu informieren, egal ob es sich um Statistik, KI oder ein anderes Thema handelt.

Können Sie uns durch den typischen Schreibprozess für einen detaillierten technischen Artikel führen, von der ersten Recherche bis zum endgültigen Entwurf? Wie bringt man hohe technische Genauigkeit mit Zugänglichkeit für ein allgemeines Publikum in Einklang?

Jeder technische Beitrag beginnt mit einem technischen Konzept, über das ich schreiben möchte – zum Beispiel einer Demonstration, wie man eine bestimmte Bibliothek verwendet oder wie man ein bestimmtes Downside in Python strukturiert. Zum Beispiel in mein Pokémon-BeitragDas Ziel bestand darin, zu erklären, wie ein Operations-Analysis-Downside in Python strukturiert werden kann. Nachdem ich dieses technische Kernkonzept identifiziert habe, auf das ich mich konzentrieren möchte, besteht mein nächster Schritt normalerweise darin, nach einem geeigneten Datensatz zu suchen, der zur Demonstration verwendet werden kann.

Ich glaube, dass dies der schwierigste und zeitaufwändigste Teil ist – die Suche nach einem guten Open-Supply-Datensatz, der frei für Ihre Analyse verwendet werden kann. Obwohl es viele Datensätze gibt, ist es nicht so einfach, einen zu finden, der frei verfügbar ist, vollständige Daten enthält und interessant genug ist, um eine gute Geschichte zu erzählen.

Meiner Ansicht nach kann die Artwork des Datensatzes, den Sie verwenden, einen großen Einfluss auf die Beliebtheit Ihres Beitrags haben. Ein Operations-Analysis-Downside mithilfe von Pokémon zu strukturieren klingt viel lustiger als die Verwendung von Mitarbeiterschichten (eww!). Insgesamt sollte der Datensatz thematisch zu dem von mir gewählten technischen Thema passen und eine einigermaßen zusammenhängende Geschichte ergeben.

Nachdem ich das technische Thema des Beitrags und den Datensatz identifiziert habe, den ich verwenden werde, schreibe ich dann den eigentlichen Code. Dies ist ein recht unkomplizierter Schritt: Schreiben Sie den Code mithilfe des Datensatzes und sorgen Sie dafür, dass er ausgeführt wird und korrekte Ergebnisse liefert.

Nachdem ich den Code fertiggestellt und sichergestellt habe, dass er ordnungsgemäß ausgeführt wird, beginne ich mit dem Entwurf des eigentlichen Beitrags. Normalerweise beginne ich meine Beiträge mit einer kurzen Einleitung zu dem, was ursprünglich mein Interesse an diesem speziellen Thema geweckt hat (z. B. was ich machen wollte). eine komplexe Visualisierung für meine Doktorarbeitund die Searoute-Python-Bibliothek hat mir das Leben erleichtert) und wie dieses Thema für den Leser nützlich sein kann (die Lektüre meines Tutorials, das API-Aufrufe an die Pokémon-Daten-API erklärt, kann Ihnen helfen zu verstehen, wie man Aufrufe an jede API schreibt).

Ich füge außerdem, wo angemessen, einige kurze allgemeine Erklärungen der zugrunde liegenden theoretischen Prämisse des Anwendungsfalls, den ich demonstriere, sowie eine kurze Einführung in die Codebibliotheken hinzu, die ich verwenden werde.

Im Hauptteil des technischen Beitrags zeige ich normalerweise, wie man den Code mit Python-Snippets strukturiert, und erkläre Schritt für Schritt, wie alles abläuft und welche Ergebnisse erwartet werden, wenn alles korrekt läuft.

Ich füge auch gerne GIF-Screenshots hinzu, die alle interaktiven Diagramme demonstrieren, die in den Code integriert sind – ich glaube, dass sie die Beiträge für den Leser viel interessanter, leichter verständlich und optisch ansprechender machen.

Und da haben Sie es! Ein technisches Tutorial!

Was hat Sie ursprünglich dazu motiviert, Ihr Wissen und Ihre Erkenntnisse mit der breiteren Knowledge-Science-Neighborhood zu teilen, und welche Auswirkungen hat der Prozess des Schreibens auf Ihre berufliche Praxis?

Als ich 2017 meine Diplomarbeit schrieb, stieß ich zum ersten Mal auf Medium und die Publikation „In the direction of Knowledge Science“. Nachdem ich einige Beiträge gelesen hatte, battle ich völlig fasziniert von der Fülle an technischem Materials, der Themenvielfalt und der Kreativität der Beiträge. Es fühlte sich an wie eine Knowledge-Science-Neighborhood mit Autoren mit unterschiedlichem Hintergrund und auf unterschiedlichen technischen Niveaus – es gab Artikel für jedes Niveau und für verschiedene Bereiche.

Aber abgesehen davon, dass ich den technischen Charakter der Tutorials zu schätzen wusste, die es mir ermöglichten, mehr über Knowledge Science zu lernen und zu verstehen, gefielen mir auch die Kreativität und das Storytelling der Beiträge. Im Gegensatz zu einer GitHub-Seite oder einer Stack Overflow-Antwort battle in den meisten Beiträgen eine gewisse Kreativität und Kunstfertigkeit zu erkennen. Es hat mir wirklich Spaß gemacht, solche Beiträge zu lesen – sie haben mir dabei geholfen, viel über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen zu lernen, und mit der Zeit entwickelte sich in mir im Stillen der Wunsch, solche Beiträge auch selbst zu schreiben.

Nachdem ich eine Weile darüber nachgedacht hatte, verfasste und reichte ich widerwillig meinen allerersten Beitrag ein, und so veröffentlichte ich Anfang 2023 zum ersten Mal bei TDS. Seitdem habe ich mehrere weitere Beiträge für TDS geschrieben und jeden einzelnen genauso sehr genossen wie diesen ersten Beitrag.

Eine Sache, die mir beim Schreiben technischer Artikel für TDS wirklich Spaß macht, ist das Teilen von Dingen, die ich selbst schwer zu verstehen oder besonders interessant fand. Manchmal können komplexe Themen wie Operations Analysis, Wahrscheinlichkeiten oder KI beängstigend und einschüchternd wirken und Menschen davon abhalten, überhaupt mit dem Lesen und Erfahren mehr darüber zu beginnen – ich selbst bin daran schuld.

Indem ich eine vereinfachte, geradlinige und sogar scheinbar unterhaltsame Model eines komplexen Themas erstelle, habe ich das Gefühl, dass ich es den Leuten ermögliche, mit einem sanften, nicht ganz so förmlichen Einstieg mehr darüber zu lesen und mehr darüber zu lernen und selbst zu sehen, dass es doch nicht so beängstigend ist.

Andererseits hat mir das Schreiben auf persönlicher und beruflicher Ebene sehr geholfen. Meine schriftliche Kommunikation hat sich erheblich verbessert. Im Laufe der Zeit ist es für mich einfacher geworden, komplexe, technische Themen so zu präsentieren, dass sie auch für kaufmännisch nicht technisch versierte Zielgruppen verständlich sind. Wenn Sie sich in die Lage versetzen, jemand anderem ein Thema in einfachen Worten zu erklären, müssen Sie es letztendlich vollständig verstehen und vermeiden, zweideutige Stellen zu hinterlassen.

Wenn Sie auf Ihren beruflichen Werdegang zurückblicken: Auf welche nicht-technische Fähigkeit hätten Sie sich lieber früher konzentriert?

In einer Datenkarriere ist Kommunikation die wichtigste nichttechnische Fähigkeit.

Während Kommunikation in jedem Bereich wertvoll ist, ist sie in Datenrollen besonders wichtig. Es ist im Wesentlichen das, was die Lücke zwischen komplexer technischer Arbeit und praktischem Geschäftsverständnis schließt und Sie zu einem vielseitigen Datenprofi macht.

Denn ganz gleich, wie stark Ihre technischen Fähigkeiten sind: Wenn Sie den Wert Ihrer Ergebnisse den Geschäftsanwendern und dem Administration nicht vermitteln können, werden Sie damit nicht weit kommen.

Es ist wichtig, dass Sie in der Lage sind, einem technisch nicht versierten Publikum den Wert Ihrer Arbeit zu erklären, ihre Sprache zu sprechen, zu verstehen, was für sie wichtig ist, und Ihre Ergebnisse auf eine Weise zu kommunizieren, die zeigt, welchen Nutzen Ihre Arbeit für sie hat.

Daten und Mathematik, so wertvoll sie auch sind, können für Geschäftsanwender oft einschüchternd oder unverständlich wirken. Die Fähigkeit, Daten in aussagekräftige Geschäftserkenntnisse umzuwandeln und diese Erkenntnisse dann effektiv zu kommunizieren, ist letztlich das, was Ihren Datenanalyseprojekten einen echten Einfluss auf ein Unternehmen ermöglicht.

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Jeder Entwickler beginnt auf die gleiche Weise und löst Probleme Pull Request für Pull Request. Die ersten Jahre einer Softwarekarriere sind geprägt von Syntax, Frameworks und sauberer Architektur. Doch im Laufe der Zeit, wenn die Probleme größer werden und die Systeme immer stärker vernetzt werden, geschieht etwas Subtiles: Technische Beherrschung reicht nicht mehr aus.

Ich habe Ingenieurprojekte in der ganzen Welt gebaut und geleitet USA, Europa und Asien bei Unternehmen wie Reddit, Reserving.comUnd Aloha CellIch habe gelernt, dass das, was großartige Ingenieure in einem globalen Umfeld auszeichnet, ihre Fähigkeit ist, mit der Komplexität umzugehen, sei es technischer, organisatorischer oder menschlicher Natur.

Die Entwickler, die sich von einfachen Implementierern zu strategischen Mitwirkenden entwickeln, haben ein gemeinsames Merkmal: Sie sind der Auffassung, dass es beim Engineering nicht nur um technische Fähigkeiten geht, sondern vielmehr um die vollständige Ausrichtung auf die Stakeholder, die Geschäftsergebnisse und die übergeordnete Unternehmensmission.

Vom Bauherrn zum Strategen: Wenn technische Brillanz an ihre Grenzen stößt

Irgendwann erlebt jeder leitende Entwickler die Scenario, dass seine technische Exzellenz nicht mehr ausreicht, um Einfluss zu nehmen. Der Fokus wechselt von „Kann ich das bauen?“ zu „Sollten wir es bauen und wenn ja, warum?“

In globalen Technologieorganisationen, in denen erstklassige technische Fähigkeiten auf dem Spiel stehen, ist dies das Alleinstellungsmerkmal Mushy-Talent-Reifedie Fähigkeit zu kommunizieren, zu verhandeln und den Geschäftswert zu priorisieren.

Ich habe Entwickler gesehen, die elegante, skalierbare Systeme gebaut haben, die technisch brillant waren und trotzdem scheitern. Warum? Weil die Lösung das falsche Drawback gelöst hat. Das Projekt erfüllte die Anforderungen, verfehlte jedoch die Absicht. Das Geschäftsergebnis wurde nie validiert.

Ein wirklich effektiver Ingenieur versteht die Kompromisse: Leistung, Wartbarkeit und Kosten konkurrieren alle unter einem Dach. Bei Reddit habe ich an Systemen gearbeitet, die Hunderte Millionen Benutzer bedienten; Jede technische Entscheidung hatte einen wirtschaftlichen Schatten. Wir haben früh gelernt, dass die technisch perfekte Lösung, die zu spät kommt, schlechter ist als eine pragmatische Lösung, die ausgeliefert und iteriert wird.

Diese Fähigkeit, Kompromisse zu kommunizieren, um die geschäftlichen Auswirkungen technischer Entscheidungen zu artikulieren, macht einen Entwickler vom Programmierer zum Strategen.

Die Architektur des Verstehens

Wenn Groups über San Francisco, Amsterdam und Singapur verteilt sind, kann die Kommunikation nicht mehr auf Gesprächen auf dem Flur beruhen. Die kulturellen Nuancen eines Nickens oder Tonfalls in einer Besprechung gelten nicht immer für alle Zeitzonen. Die einzige skalierbare Lösung ist strukturierte Klarheit.

Das ist wo Entwurfsunterlagen nicht mehr verhandelbar werden.

Ein intestine gestaltetes Dokument ist ein hervorragendes Ausrichtungsinstrument. Das Drawback wird dargelegt, die vorgeschlagene Architektur skizziert und die Annahmen, Abhängigkeiten und Risiken deutlich gemacht. Das Dokument lädt durch nicht-simultane Kommunikation zum Suggestions ein und gibt allen Beteiligten – Ingenieuren, Produkt-, Rechts- und Finanzbeteiligten – die Möglichkeit, ihre Meinung zu äußern, bevor der erste Commit erfolgt.

Bei Reserving.com battle ich an den Änderungen der Infrastruktur beteiligt, die mehrere Backend-Systeme betrafen. Ohne Designdokumente wäre der Prozess ein einziges langwieriges und chaotisches Assembly gewesen, und die Folge wären Missverständnisse gewesen. Dank der Dokumentation hat sich jedes Workforce perfekt verstanden. Das Dokument battle der Vertrag und bei der Diskussion ging es um Verfeinerung, nicht jedoch um Interpretation.

Wenn sie intestine geschrieben sind, sind Designdokumente eine Meisterklasse in Sachen Mushy Expertise: Empathie (die Bedürfnisse anderer Groups antizipieren), Kommunikation (Probleme klar formulieren) und Bescheidenheit (zu Kritik einladen). In einem globalen technischen Umfeld verwandelt diese Disziplin Chaos in Koordination.

Der berufliche Scheideweg

Wenn Sie die höhere Ebene erreichen, beginnt das technische Wachstum zu stagnieren. Sie haben genügend Systeme erstellt, genügend Pipelines bereitgestellt und genügend Leistungsengpässe optimiert, um zu erkennen, dass Ihr nächster Sprung nicht von der Syntax ausgehen wird. Es kommt von der Strategie.

Dann stehen Entwickler vor dem Drawback Karrieregabel:

• Der Administration-Observe – wo Sie aufhören, Code zu schreiben und mit dem Aufbau von Groups beginnen.
• Die Ingenieursspur der Stufe „Mitarbeiter+“. – wo Ihr Einfluss durch Design, Architektur und langfristiges Systemdenken skaliert.
• Der Produktpfad – wo Sie technische Erkenntnisse mit der Geschäftsausrichtung verbinden.
• Oder das Plateau – Bleiben Sie ein erfahrener Einzelmitarbeiter und verfeinern Sie Ihr Handwerk auf unbestimmte Zeit.

Ich habe viele Entwickler hier stolpern sehen, weil sie erwarten, dass die nächste Promotion von besserem Code kommt. Das ist nicht der Fall. Es kommt von Klarheit der Wirkungdie Fähigkeit zu quantifizieren, wie Ihre Arbeit das Unternehmen voranbringt.

Für Ingenieure, die sich für den Personalweg entscheiden, bedeutet das, es zu lernen Sehen Sie das Unternehmen als System. Sie hören auf, über Funktionen nachzudenken, und fangen an, über Ökosysteme nachzudenken. Sie messen Erfolg nicht daran, wie viel Sie bauen, sondern daran, wie effizient andere dank Ihnen bauen können.

Technische Mushy Expertise wie Code

Einer der größten Mythen im Softwarebereich ist, dass Mushy Expertise angeboren sind. Das sind sie nicht. Sie werden wie jede technische Kompetenz erlernt, iteriert und debuggt.

Ich habe drei gelernt, die die Ergebnisse konsequent beeinflussen:

1. Führung als erlernter Prozess

Bei Führung geht es nicht nur um Charisma, sondern auch um Struktur. Es geht um die Fähigkeit, Erwartungen zu definieren, Kontext bereitzustellen und Modellkonsistenz zu gewährleisten. Ich habe gesehen, wie introvertierte Ingenieure zu außergewöhnlichen Führungskräften wurden, einfach weil sie bewusst lernten, effektive Einzelgespräche zu führen, klare Aktualisierungen zu verfassen und die Kommunikation nach oben zu verwalten.

2. Selbstdarstellung und Sichtbarkeit

Viele Ingenieure haben den Eindruck, dass großartige Arbeit einfach „für sich selbst sprechen“ würde. Bei großen internationalen Firmen spricht man kaum davon. Zu lernen, wie Sie Ihre Arbeit wie eine Geschichte artikulieren können, die aus Kennzahlen, Kompromissen und Wirkung besteht, ist eine Schlüsselkompetenz, die es zu erwerben gilt. Wenn niemand weiß, was Sie entwickelt haben oder warum es wertvoll ist, ist die Wirkung nur auf Sie beschränkt.

3. Präsentation und Einfluss der Arbeit

Eine der Fragen, die ich Ingenieuren, die ich betreue, häufig stelle, lautet: „Können Sie Ihr bisheriges Projekt so präsentieren, dass ein Produktmanager, ein Designer und ein Vizepräsident es alle auf ihre jeweilige Weise verstehen können?“ Das ist der Einflusstest. Es geht darum, seinen Wert zu übersetzen.

Wie beim Refactoring von Code verbessern sich diese Fähigkeiten nur durch Wiederholung und Suggestions. Sie lernen, Missverständnisse zu beheben, Kommunikationsflüsse zu optimieren und Prozesse zu gestalten, die Reibungsverluste reduzieren.

Mentoring als Multiplikation

Beim Mentoring geht es zu Recht um die Skalierung des Urteilsvermögens.

Leistungsstarke Ingenieure benötigen keine schrittweise Anleitung; sie brauchen Kontext und Dehnung. Ich weise Entwicklern auf mittlerer Ebene häufig Projekte zu, die leicht über ihrer Komfortzone liegen, was ich bewusste Stretch-Aufgaben nenne. Sie sollen Autonomie erzwingen: Architektur, Kommunikation und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit in Einklang bringen.

Ein Ingenieur, an dessen Arbeit ich in einer früheren Place bei Alpha Labs mitarbeiten durfte, hatte zunächst Schwierigkeiten mit der Aktualisierung der Stakeholder. Am Ende des Prozesses der Integration der APIs verschiedener Abteilungen hatte er bereits Fähigkeiten entwickelt, getroffene Entscheidungen aufzuschreiben, Dialoge über die Anforderungen zu führen und die Auswirkungen einem Publikum ohne technischen Hintergrund zu erklären. Dieses eine Projekt trug mehr als jede andere Programmierübung dazu bei, seine Fähigkeiten auszubauen.

Bei gutem Mentoring geht es weniger um Wissensvermittlung als vielmehr darum Exposition gegenüber Komplexität. Sobald ein Ingenieur lernt, mit Mehrdeutigkeiten selbstständig umzugehen, fängt er an, wie ein Senior zu denken.

Die KI-Ära: Kontext ist der neue Code

Der Aufstieg der KI-gestützten Entwicklung hat die gleiche Diskussion wieder entfacht, die wir schon während des Aufstiegs der Automatisierung geführt haben: Was bleibt unersetzlich?

KI kann heute komplexe Anwendungen automatisch vervollständigen, umgestalten und sogar Gerüste generieren. Was es nicht kann, ist Kontext verstehen. Dabei geht es nicht um Compliance-Auswirkungen, Kompromisse beim Kundenerlebnis oder kulturelle Nuancen im Benutzerverhalten.

In letzter Zeit bin ich auf verschiedene „Vibe-Coded“-Projekte gestoßen, bei deren schneller Entwicklung die KI in hohem Maße geholfen hat, die aber letztendlich an technischen Problemen, hohen Cloud-Kosten oder sogar unbemerkten Sicherheitsrisiken scheiterten. Die Entwickler dieser neuen Ära, die als Gewinner hervorgehen werden, werden diejenigen sein, die mit KI zusammenarbeiten, anstatt sie als Ersatz zu betrachten.

Sie werden in der Lage sein, Anweisungen perfekt zu geben, die geleistete Arbeit sehr intestine zu bewerten und die Arbeit der KI sehr intestine zu integrieren. KI beschleunigt die Erledigung einer Sache immer wieder, macht es aber nicht überflüssig, eine Entscheidung zu treffen.

Daher verfügen die bemerkenswertesten Ingenieure über Metakompetenzen: Systemdenken, Abstraktion und narrative Klarheit. Sie werden diejenigen sein, die die richtigen Fragen stellen können und nicht nur die schnellsten Antworten.

Globale Groups, universelle Sprachen

In multinationalen Gruppen habe ich die Erfahrung gemacht, dass neben den Faktoren Kultur die drei Hauptqualitäten Kommunikation, Bescheidenheit und Beständigkeit immer noch überall vorhanden sind.

Durch die Übersichtlichkeit entsteht Vertrauen in die verteilten Standorte. Es stellt sicher, dass alle das richtige Verständnis teilen, auch wenn die Kommunikation über 12 Zeitzonen hinweg erfolgt. Die Bescheidenheit gibt die Probability zur Zusammenarbeit und sorgt auch dafür, dass das Suggestions ungehindert fließen kann, was der Sauerstoff des technischen Fortschritts ist. Und die Einheitlichkeit ist es, die die Zuverlässigkeit ausmacht, das Gefühl, dass unabhängig von Ihrem Standort die gleiche Qualität erhalten bleibt.

Das sind Wettbewerbsvorteile. Sie bestimmen, wem die Verantwortung übertragen wird, wer länderübergreifende Initiativen leitet und wer zum Anker verteilter Groups wird.

Schlussgedanke: Das wahre Improve des Entwicklers

Seit Jahren der Spruch Nivellierung Als Entwickler bedeutete das Erlernen neuer Technologien. Aber in Wirklichkeit ist die nächste Ebene keine andere Sprache oder ein anderes Framework. Vielmehr handelt es sich um einen Bewusstseinswandel.

Die heutigen Entwickler sind diejenigen, die Verbindungen zwischen Systemen, zwischen Menschen und zwischen Zielen herstellen können. Sie sind mit dem Schreiben von Code genauso vertraut wie mit dem Schreiben von Kontext. Sie verstehen, dass jede technische Entscheidung im Unternehmen verankert ist und dass jede geschäftliche Entscheidung von technischem Urteilsvermögen abhängt.

In der globalen Technologielandschaft Mushy Expertise sind nicht mehr die Ergänzung zu Onerous Expertise, sie sind der Multiplikator.

Die wahre Entwicklung eines Ingenieurs verläuft nicht vom Junior- zum Senior-Ingenieur, sondern vom Mitwirkenden zum Kompass, demjenigen, der Systeme nicht nur baut, sondern ihnen auch die Richtung vorgibt.

Bild vom Autor

# Einführung

Wenn Sie LLMs für verschiedene Aufgaben verwendet haben, ist Ihnen wahrscheinlich aufgefallen, dass die Antwort oft davon abhängt, wie Sie die Eingabeaufforderung schreiben. So nennen wir es schnelles Engineering. Die Artwork und Weise, wie Sie Anweisungen geben, kann den Unterschied zwischen einer vagen Antwort und einer präzisen, umsetzbaren Antwort ausmachen. Ich weiß, dass schnelles Engineering manchmal etwas schwierig sein kann. Es ist nicht nur reine Wissenschaft; Es ist eine Mischung aus Wissenschaft und Kunst, was bedeutet, dass man experimentieren muss, um herauszufinden, was in der jeweiligen State of affairs am besten funktioniert. Machen Sie sich keine Sorgen – dieser Artikel deckt Sie ab.

Wir kommen durch 7 bewährte Rezepte die Sie als Lesezeichen speichern und für Ihre eigenen Aufgaben verwenden können. Ich werde hier nicht jeden einzelnen Bereich abdecken, sondern mich auf sieben verschiedene Bereiche konzentrieren. Wenn einer davon intestine mit dem übereinstimmt, woran Sie gerade arbeiten, probieren Sie ihn aus und lassen Sie mich in den Kommentaren wissen, wie es läuft. Auf geht’s.

# 1. Bewerbungen & Karriere → Persona + Personalisierungsaufforderung

Allgemeine Anschreiben sind ziemlich leicht zu erkennen. Obwohl ich persönlich der Meinung bin, dass sich ein von Ihnen verfasster Transient natürlicher liest und beim Arbeitgeber eine bessere Reaktion hervorruft, verstehe ich, dass dies einer der häufigsten Anwendungsfälle ist. Fügen Sie in diesem Szenario eine persönliche Observe hinzu und behalten Sie einen natürlichen Ton bei. Wenn Sie Ihren Lebenslauf einfach einfügen, wird oft alles hervorgehoben – auch Dinge, die nicht wirklich wichtig sind. Wenn Sie möchten, können Sie im Strukturabschnitt auch einige wichtige Punkte hinzufügen. Fragen Sie nicht einfach: „Schreiben Sie ein Anschreiben für die Stelle als ML-Ingenieur bei der Firma XYZ.“ Sie möchten nicht den Eindruck erwecken, dass Ihr Schreiben mit dem aller anderen Kandidaten identisch ist.

Vorlage:
Du bist mein Karriereassistent. Entwerfen Sie ein maßgeschneidertes Anschreiben für die Place (Stellenbezeichnung) bei (Unternehmen).

Particulars über mich: (Schlüsselkompetenzen, relevanteste Erfolge und Berufserfahrung einfügen).

Richtlinien:
– Behalten Sie den Ton bei: professionell, selbstbewusst und dennoch natürlich – nicht übermäßig enthusiastisch.
– Fassen Sie Erfahrungen so zusammen, dass der übertragbare Wert und die Auswirkungen hervorgehoben werden, und nicht in einer Liste mit einzelnen Aufgaben.
– Struktur:
1) Kurze Vorstellung mit echtem Interesse an der Rolle/dem Unternehmen.
2) Prägnanter Absatz, der meinen Hintergrund mit den Rollenanforderungen verbindet.
3) Schließen Sie den Absatz mit einem selbstbewussten, aber respektvollen Aufruf zum Handeln.
– Halten Sie den Transient unter einer Seite.

# 2. Mathematik und logisches Denken → Gedankenkette + Rolle + Few-Shot-Eingabeaufforderung

Die meisten Menschen in der Neighborhood wissen vielleicht bereits, was Gedankenkette und Wenig-Schuss-Eingabeaufforderung sind, aber da viele Studenten und technisch nicht versierte Benutzer LLMs für diesen Zweck verwenden, wollte ich es ausdrücklich erwähnen. LLMs haben oft Schwierigkeiten mit Mathematik, wenn man sie direkt fragt. Versuchen Sie beispielsweise, einen LLM zu bitten, die Anzahl der „r“ in „strawberry“ zu zählen, und Sie werden feststellen, dass es schwierig ist. Bitten Sie es stattdessen explizit darum „Vernunft Schritt für Schritt“ verbessert die Genauigkeit. Durch das Hinzufügen von wenigen Beispielen – ausgearbeiteten Problemen – werden Fehler weiter reduziert, indem ein klares Verständnis des Argumentationsprozesses vermittelt wird.

Vorlage:
Du bist Mathe-Nachhilfelehrer. Lösen Sie das folgende Drawback Schritt für Schritt, bevor Sie die endgültige Antwort geben.

Beispiel:
F: Wie weit fährt ein Zug, wenn er zwei Stunden lang mit 60 km/h fährt?
A: Schritt 1: Geschwindigkeit × Zeit = 60 × 2 = 120 km.
Endgültige Antwort: 120 km

Lösen Sie nun dieses Drawback:
(Fügen Sie hier Ihre Matheaufgabe ein)

# 3. Codegenerierung → Befehlszerlegung + Eingabeaufforderung für Einschränkungen

Codierung ist einer der Hauptanwendungsfälle von LLMs, und das ist auch der Grund, warum Sie vielleicht schon einmal den Begriff „Vibe Coding“ gehört haben. Sogar erfahrene Entwickler sind dazu übergegangen, Boilerplate-Code mit LLMs zu generieren und dann darauf aufzubauen. Wenn Sie schon einmal programmiert haben, wissen Sie, dass ein einzelnes Drawback auf viele Arten gelöst werden kann und dass LLMs die Dinge manchmal komplizierter machen, als sie sein müssten. Ein wenig Anleitung in Kind von Einschränkungen – und die Aufschlüsselung der Aufgaben mit klaren Eingaben, Ausgaben und Anforderungen – sorgt dafür, dass die Ergebnisse praktisch sind.

Vorlage:
Sie sind ein leitender Softwareentwickler. Schreiben Sie Python-Code, um die folgende Aufgabe mit {constraint} auszuführen.

Aufgabe: {beschreiben, was der Code tun soll}

Anforderungen:

Eingabeformat: {angeben}
Ausgabeformat: {angeben}
Zu behandelnde Randfälle: {Hear Sie sie auf}

Stellen Sie nur sauberen, kommentierten Code bereit.

# 4. Lernen und Nachhilfe → Sokratische Methode + angeleiteter Unterricht

Viele Menschen nutzen LLMs als Lerninstrument, weil sie Flexibilität bieten und sich leicht an die von Ihnen bevorzugte Struktur anpassen lassen. Verschiedene Lehrmethoden funktionieren bei Menschen unterschiedlich, aber ein Ansatz, den ich als nützlich und in der Bildung weit verbreitet empfunden habe, besteht darin, dass das Lernen nicht nur einseitig erfolgt. Stattdessen stellt Ihnen der Lehrer Fragen, um das Verständnis zu überprüfen, und klärt oder erläutert dann weiter. Dies hält den Prozess interaktiv und verhindert passives Lesen.

Vorlage:
Sie sind ein geduldiger Nachhilfelehrer. Anstatt die Antwort direkt zu nennen, leiten Sie mich Schritt für Schritt anhand von Fragen, die ich beantworten kann. Erklären Sie dann anhand meiner Antworten die Lösung klar und deutlich.

Thema: {Thema einfügen}

Beginnen Sie mit dem Unterrichten:

# 5. Kreatives Schreiben und Geschichtenerzählen → Kontrollierte Kreativität mit Persona + Stil

Einer der Hauptanwendungsfälle, die bei LLMs auftraten, struggle die Zunahme von Inhalten für Kinder aufgrund ihrer Fähigkeit, fesselnde Geschichten zu generieren. Möglicherweise sind Ihnen auch KI-basierte Movies auf YouTube aufgefallen, die diesem Pattern folgen. Die Story-Generierung ist ziemlich cool, aber wenn man das Modell einfach sich selbst überlassen lässt, können Dinge leicht verloren gehen. Damit es ansprechend und strukturiert bleibt, ist es hilfreich, Einschränkungen wie Perspektive, Thema, Charakter oder sogar das Ende festzulegen. In der Praxis funktioniert das bei kreativen Aufgaben deutlich besser.

Vorlage:
Sie sind ein erfahrener Geschichtenerzähler. Schreiben Sie eine Kurzgeschichte (ca. 400 Wörter) im Stil des magischen Realismus.

Perspektive: erste Individual
Thema: Entdeckung einer verborgenen Welt im Gewöhnlichen
Zielgruppe/Komplexitätsgrad: Kinder (einfach)
Ende: Endet mit einer überraschenden Wendung.

# 6. Brainstorming und Ideengenerierung → Divergentes + Konvergentes Denken

Wenn es um Kreativität geht, ist Brainstorming eine der effektivsten Möglichkeiten, LLMs zu nutzen. Wenn Sie jedoch nur nach „Ideen“ fragen, wirft das Modell möglicherweise eine zufällige Liste aus, die entweder zu umfassend oder nicht praktikabel ist. Ein besserer Weg besteht darin, dem gleichen Prozess wie in echten Brainstorming-Sitzungen zu folgen: Gehen Sie zunächst weit und generieren Sie so viele Rohideen wie möglich (divergentes Denken), grenzen Sie dann die besten Ideen ein und verfeinern Sie sie zu praktikablen Lösungen (konvergentes Denken). Auf diese Weise erhalten Sie sowohl Kreativität als auch Struktur in der Ausgabe.

Vorlage:

Schritt 1: Generieren Sie 10 rohe, ungefilterte Ideen für (Thema).
Schritt 2: Wählen Sie die drei praktischsten Ideen aus und erweitern Sie jede zu einem detaillierten Plan.

# 7. Geschäft und Strategie → Strukturierte Eingabeaufforderung im Beraterstil

Viele Menschen nutzen LLMs auch für geschäftsbezogene Aufgaben, sei es Marktforschung, Planung oder Strategieentwicklung. Das Drawback ist, dass, wenn Sie nur eine vage Frage stellen, z „Wie verbessere ich mein Geschäft?“ Normalerweise erhalten Sie eine allgemeine Antwort, die nicht wirklich weiterhilft. Der Weg zu einem praktischeren und klareren Ergebnis besteht darin, die Eingabeaufforderung in einem strukturierten Format zu gestalten, ähnlich wie Beratungsunternehmen ihre Analyse präsentieren. Dadurch bleibt die Antwort fokussiert, vermeidet unnötige Unklarheiten und macht sie umsetzbar.

Vorlage:
Sie sind Strategieberater. Stellen Sie eine strukturierte dreiteilige Analyse für (geschäftliche Herausforderung) bereit.

Aktuelle State of affairs: Wichtige Fakten, Marktkontext oder verfügbare Daten
Hauptherausforderungen: Die wichtigsten Probleme oder Hindernisse, die angegangen werden müssen
Empfohlene Strategie: 3 umsetzbare Schritte, die direkt umgesetzt werden können

Kanwal Mehreen ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen und ein technischer Redakteur mit einer großen Leidenschaft für Datenwissenschaft und die Schnittstelle zwischen KI und Medizin. Sie ist Mitautorin des E-Books „Maximizing Productiveness with ChatGPT“. Als Google Technology Scholar 2022 für APAC setzt sie sich für Vielfalt und akademische Exzellenz ein. Sie ist außerdem als Teradata Range in Tech Scholar, Mitacs Globalink Analysis Scholar und Harvard WeCode Scholar anerkannt. Kanwal ist ein leidenschaftlicher Verfechter von Veränderungen und hat FEMCodes gegründet, um Frauen in MINT-Bereichen zu stärken.

mit ein wenig Kontrolle und Gewährleistung der Sicherheit. Leitplanken bieten dies für KI-Anwendungen. Aber wie können diese in Anwendungen integriert werden?

Einige Leitplanken werden bereits festgelegt, bevor mit der Anwendungscodierung begonnen wird. Erstens gibt es von der Regierung bereitgestellte rechtliche Leitplanken, wie z EU-KI-Gesetzdas akzeptable und verbotene Anwendungsfälle von KI hervorhebt. Dann gibt es vom Unternehmen festgelegte Richtlinien. Diese Leitplanken geben an, welche Anwendungsfälle das Unternehmen für den Einsatz von KI akzeptabel hält, sowohl im Hinblick auf Sicherheit als auch auf Ethik. Diese beiden Leitplanken filtern die Anwendungsfälle für die KI-Einführung.

Nachdem die ersten beiden Arten von Leitplanken überwunden wurden, erreicht das Engineering-Group einen akzeptablen Anwendungsfall. Wenn das Engineering-Group den Anwendungsfall implementiert, integriert es außerdem technische Leitplanken, um die sichere Nutzung von Daten zu gewährleisten und das erwartete Verhalten der Anwendung aufrechtzuerhalten. Wir werden diesen dritten Leitplankentyp im Artikel untersuchen.

Oberste technische Leitplanken auf verschiedenen Ebenen der KI-Anwendung

Leitplanken werden auf der Eingabe-, Modell- und Ausgabeebene erstellt. Jedes dient einem einzigartigen Zweck:

• Datenschicht: Leitplanken auf der Datenebene stellen sicher, dass keine sensiblen, problematischen oder falschen Daten in das System gelangen.
• Modellebene: Es empfiehlt sich, auf dieser Ebene Leitplanken zu erstellen, um sicherzustellen, dass das Modell wie erwartet funktioniert.
• Ausgabeebene: Leitplanken auf der Ausgabeebene stellen sicher, dass das Modell keine falschen Antworten mit hoher Zuverlässigkeit liefert – eine häufige Bedrohung bei KI-Systemen.

1. Datenschicht

Lassen Sie uns die unverzichtbare Leitplanke auf der Datenebene durchgehen:

(i) Eingabevalidierung und -bereinigung

Das erste, was Sie in einer KI-Anwendung überprüfen müssen, ist, ob die Eingabedaten das richtige Format haben und keine unangemessene oder anstößige Sprache enthalten. Das ist eigentlich ganz einfach, da die meisten Datenbanken integrierte SQL-Funktionen für den Mustervergleich bieten. Wenn eine Spalte beispielsweise alphanumerisch sein soll, können Sie mithilfe eines einfachen Regex-Musters überprüfen, ob die Werte im erwarteten Format vorliegen. Ebenso stehen Funktionen zur Verfügung, um in Cloud-Anwendungen wie Microsoft Azure eine Obszönitätsprüfung (unangemessene oder beleidigende Sprache) durchzuführen. Sie können jedoch jederzeit eine benutzerdefinierte Funktion erstellen, wenn Ihre Datenbank nicht über eine solche verfügt.

Knowledge validation:
– The question beneath solely takes entries from the client desk the place the customer_email_id is in a legitimate format
SELECT * FROM clients WHERE REGEXP_LIKE(customer_email_id, '^(A-Z0-9._%+-)+@(A-Z0-9.-)+.(A-Z){2,}$' );
—-----------------------------------------------------------------------------------------
Knowledge sanitization:
– Making a customized profanity_check perform to detect offensive language
CREATE OR REPLACE FUNCTION offensive_language_check(INPUT VARCHAR)
RETURNS BOOLEAN
LANGUAGE SQL
AS $$
 SELECT REGEXP_LIKE(
   INPUT
   'b(abc|...)b', — checklist of offensive phrases separated by pipe
 );
$$;
– Utilizing the customized profanity_check perform to filter out feedback with offensive language
SELECT user_comments from customer_feedback the place offensive_language_check(user_comments)=0;

(ii) PII und Schutz sensibler Daten

Ein weiterer wichtiger Aspekt beim Aufbau einer sicheren KI-Anwendung besteht darin, sicherzustellen, dass keine PII-Daten die Modellebene erreichen. Die meisten Dateningenieure arbeiten mit funktionsübergreifenden Groups zusammen, um alle PII-Spalten in Tabellen zu kennzeichnen. Es stehen auch Instruments zur Automatisierung der PII-Identifizierung zur Verfügung, die mithilfe von ML-Modellen eine Datenprofilierung durchführen und die PII-Spalten kennzeichnen können. Gängige PII-Spalten sind: Title, E-Mail-Adresse, Telefonnummer, Geburtsdatum, Sozialversicherungsnummer (SSN), Reisepassnummer, Führerscheinnummer und biometrische Daten. Weitere Beispiele für indirekte PII sind Gesundheitsinformationen oder Finanzinformationen.

Eine übliche Methode, um zu verhindern, dass diese Daten in das System gelangen, ist die Anwendung eines Anonymisierungsmechanismus. Dies kann so einfach sein wie das vollständige Entfernen der Daten oder die Verwendung ausgefeilter Maskierungs- oder Pseudonymisierungstechniken mithilfe von Hashing – etwas, das das Modell nicht interpretieren kann.

– Hashing PII information of shoppers for information privateness 
SELECT SHA2(customer_name, 256) AS encrypted_customer_name, SHA2(customer_email, 256) AS encrypted_customer_email, … FROM customer_data

(iii) Erkennung und Abschwächung von Verzerrungen

Bevor die Daten in die Modellebene gelangen, besteht ein weiterer Prüfpunkt darin, zu überprüfen, ob sie korrekt und verzerrungsfrei sind. Einige häufige Arten von Voreingenommenheit sind:

• Auswahlverzerrung: Die Eingabedaten sind unvollständig und geben nicht genau die gesamte Zielgruppe wieder.
• Überlebensbias: Es gibt mehr Daten für den glücklichen Pfad, was es für das Modell schwierig macht, an gescheiterten Szenarien zu arbeiten.
• Rassen- oder Assoziationsvoreingenommenheit: Die Daten begünstigen aufgrund früherer Muster oder Vorurteile ein bestimmtes Geschlecht oder eine bestimmte Rasse.
• Mess- oder Etikettenverzerrung: Die Daten sind aufgrund eines Etikettierungsfehlers oder einer Voreingenommenheit der Particular person, die sie aufgezeichnet hat, falsch.
• Tendenz zu seltenen Ereignissen: Den Eingabedaten fehlen alle Randfälle, sodass ein unvollständiges Bild entsteht.
• Zeitliche Voreingenommenheit: Die Eingabedaten sind veraltet und geben die aktuelle Welt nicht genau wieder.

Ich wünschte zwar auch, dass es ein einfaches System gäbe, um solche Voreingenommenheiten zu erkennen, aber das ist eigentlich reine Arbeit. Der Datenwissenschaftler muss sich hinsetzen, Abfragen ausführen und Daten für jedes Szenario testen, um etwaige Verzerrungen zu erkennen. Wenn Sie beispielsweise eine Gesundheits-App erstellen und nicht über ausreichende Daten für eine bestimmte Altersgruppe oder einen bestimmten BMI verfügen, ist die Wahrscheinlichkeit einer Verzerrung der Daten hoch.

– Figuring out if any age group information or BMI group information is lacking
choose age_group, depend(*) from users_data group by age_group;
choose BMI, depend(*) from users_data group by BMI;

(iv) Pünktliche Datenverfügbarkeit

Ein weiterer zu überprüfender Aspekt ist die Aktualität der Daten. Damit die Modelle intestine funktionieren, müssen die richtigen und relevanten Daten verfügbar sein. Einige Modelle benötigen möglicherweise Echtzeitdaten, einige erfordern nahezu Echtzeitdaten und für einige reicht Batch aus. Was auch immer Ihre Anforderungen sind, Sie benötigen ein System zur Überwachung, ob die neuesten erforderlichen Daten verfügbar sind.

Wenn Kategoriemanager beispielsweise die Preisgestaltung von Produkten jede Mitternacht basierend auf der Marktdynamik aktualisieren, müssen die Daten Ihres Modells zuletzt nach Mitternacht aktualisiert werden. Sie können Systeme einrichten, die Sie benachrichtigen, wenn Daten veraltet sind, oder Sie können eine proaktive Warnung rund um die Datenorchestrierungsebene aufbauen und die ETL-Pipelines auf Aktualität überwachen.

–Creating an alert if at present’s information isn't accessible
SELECT CASE WHEN TO_DATE(last_updated_timestamp) != TO_DATE(CURRENT_TIMESTAMP()) THEN 'FRESH' ELSE 'STALE' END AS table_freshness_status FROM product_data;

(v) Datenintegrität

Die Wahrung der Integrität ist auch für die Modellgenauigkeit von entscheidender Bedeutung. Datenintegrität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Alle alten, irrelevanten und falschen Daten im System führen dazu, dass die Ausgabe durcheinander gerät. Wenn Sie beispielsweise einen kundenorientierten Chatbot erstellen, darf dieser nur Zugriff auf die neuesten Unternehmensrichtliniendateien haben. Der Zugriff auf falsche Dokumente kann zu Halluzinationen führen, bei denen das Modell Begriffe aus mehreren Dateien zusammenführt und dem Kunden eine völlig falsche Antwort gibt. Und Sie werden trotzdem rechtlich dafür haftbar gemacht. Zum Beispiel wie Air Canada musste Fluggebühren erstatten für Kunden, deren Chatbot fälschlicherweise eine Rückerstattung versprochen hat.

Es gibt keine einfachen Methoden zur Überprüfung der Integrität. Es erfordert, dass Datenanalysten und Ingenieure sich die Hände schmutzig machen, die Dateien/Daten überprüfen und sicherstellen, dass nur die neuesten/relevanten Daten an die Modellebene gesendet werden. Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität ist auch die beste Möglichkeit, Halluzinationen zu kontrollieren, sodass das Modell keinen Müll rein und Müll raus macht.

2. Modellebene

Nach der Datenschicht können die folgenden Prüfpunkte in die Modellschicht eingebaut werden:

(i) Benutzerberechtigungen basierend auf der Rolle

Der Schutz der KI-Modellebene ist wichtig, um unbefugte Änderungen zu verhindern, die zu Fehlern oder Verzerrungen in den Systemen führen könnten. Es ist auch erforderlich, Datenlecks zu verhindern. Sie müssen steuern, wer Zugriff auf diese Ebene hat. Ein standardisierter Ansatz hierfür ist die Einführung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle, bei der nur Mitarbeiter mit autorisierten Rollen, wie etwa Machine-Studying-Ingenieure, Datenwissenschaftler oder Dateningenieure, auf die Modellebene zugreifen können.

Beispielsweise können DevOps-Ingenieure nur Lesezugriff haben, da sie die Modelllogik nicht ändern sollen. ML-Ingenieure können Lese-/Schreibberechtigungen haben. Die Einrichtung von RBAC ist eine wichtige Sicherheitsmaßnahme zur Aufrechterhaltung der Modellintegrität.

(ii) Voreingenommenheitsprüfungen

Der Umgang mit Bias bleibt ein kontinuierlicher Prozess. Es kann sich später in das System einschleichen, selbst wenn Sie alle notwendigen Prüfungen in der Eingabeebene durchgeführt haben. Tatsächlich neigen einige Verzerrungen, insbesondere Bestätigungsverzerrungen, dazu, sich auf der Modellebene zu entwickeln. Es handelt sich um eine Verzerrung, die auftritt, wenn ein Modell vollständig in die Daten eingepasst ist und keinen Raum für Nuancen lässt. Im Falle einer Überanpassung erfordert ein Modell eine leichte Kalibrierung. Die Spline-Kalibrierung ist eine beliebte Methode zur Modellkalibrierung. Es werden geringfügige Anpassungen an den Daten vorgenommen, um sicherzustellen, dass alle Punkte miteinander verbunden sind.

import numpy as np
import scipy.interpolate as interpolate
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import brier_score_loss


# Excessive stage Steps:
#Outline enter (x) and output (y) information for spline becoming
#Set B-Spline parameters: diploma & variety of knots
#Use the perform splrep to compute the B-Spline illustration
#Consider the spline over a variety of x to generate a clean curve.
#Plot authentic information and spline curve for visible comparability.
#Calculate the Brier rating to evaluate prediction accuracy.
#Use eval_spline_calibration to judge the spline on new x values.
#As a ultimate step, we have to analyze the plot by:
# Verify for match high quality (good match, overfitting, underfitting), validating consistency with anticipated traits, and decoding the Brier rating for mannequin efficiency.


######## Pattern Code for the steps above ########


# Pattern information: Alter together with your precise information factors
x_data = np.array((...))  # Enter x values, substitute '...' with precise information
y_data = np.array((...))  # Corresponding output y values, substitute '...' with precise information


# Match a B-Spline to the information
ok = 3  # Diploma of the spline, usually cubic spline (cubic is often used, therefore ok=3)
num_knots = 10  # Variety of knots for spline interpolation, modify primarily based in your information complexity
knots = np.linspace(x_data.min(), x_data.max(), num_knots)  # Equally spaced knot vector over information vary


# Compute the spline illustration
# The perform 'splrep' computes the B-spline illustration of a 1-D curve
tck = interpolate.splrep(x_data, y_data, ok=ok, t=knots(1:-1))


# Consider the spline on the desired factors
x_spline = np.linspace(x_data.min(), x_data.max(), 100)  # Generate x values for clean spline curve
y_spline = interpolate.splev(x_spline, tck)  # Consider spline at x_spline factors


# Plot the outcomes
plt.determine(figsize=(8, 4))
plt.plot(x_data, y_data, 'o', label='Knowledge Factors')  # Plot authentic information factors
plt.plot(x_spline, y_spline, '-', label='B-Spline Calibration')  # Plot spline curve
plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y')
plt.title('Spline Calibration') 
plt.legend() 
plt.present()  


# Calculate Brier rating for comparability
# The Brier rating measures the accuracy of probabilistic predictions
y_pred = interpolate.splev(x_data, tck)  # Consider spline at authentic information factors
brier_score = brier_score_loss(y_data, y_pred)  # Calculate Brier rating between authentic and predicted information
print("Brier Rating:", brier_score) 


# Placeholder for calibration perform
# This perform permits for the analysis of the spline at arbitrary x values
def eval_spline_calibration(x_val):
   return interpolate.splev(x_val, tck)  # Return the evaluated spline for enter x_val

(iii) LLM als Richter

LLM (Giant Language Mannequin) als Richter ist ein interessanter Ansatz zur Validierung von Modellen, bei dem ein LLM verwendet wird, um die Ausgabe eines anderen LLM zu beurteilen. Es ersetzt manuelle Eingriffe und unterstützt die Implementierung einer Reaktionsvalidierung in großem Maßstab.

Um LLM als Richter zu implementieren, müssen Sie eine Eingabeaufforderung erstellen, die die Ausgabe bewertet. Das zeitnahe Ergebnis muss ein messbares Kriterium sein, beispielsweise eine Punktzahl oder ein Rang.

A pattern immediate for reference:
Assign a helpfulness rating for the response primarily based on the corporate’s insurance policies, the place 1 is the best rating and 5 is the bottom

Diese Eingabeaufforderungsausgabe kann verwendet werden, um das Überwachungsframework auszulösen, wenn Ausgaben unerwartet sind.

Tipp: Das Beste an den jüngsten technologischen Fortschritten ist, dass Sie nicht einmal ein LLM von Grund auf aufbauen müssen. Es stehen Plug-and-Play-Lösungen wie Meta Lama zur Verfügung, die Sie herunterladen und vor Ort ausführen können.

(iv) Kontinuierliche Feinabstimmung

Für den langfristigen Erfolg eines jeden Modells ist eine kontinuierliche Feinabstimmung unerlässlich. Hier wird das Modell regelmäßig auf Genauigkeit verfeinert. Eine einfache Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Einführung von Reinforcement Studying mit menschlichem Suggestions, bei dem menschliche Prüfer die Ausgabe des Modells bewerten und das Modell daraus lernt. Dieser Prozess ist jedoch ressourcenintensiv. Um dies im großen Maßstab zu tun, benötigen Sie Automatisierung.

Eine gängige Feinabstimmungsmethode ist Low-Rank Adaptation (LoRA). Bei dieser Technik erstellen Sie eine separate trainierbare Ebene, die über Logik zur Optimierung verfügt. Sie können die Ausgabegenauigkeit erhöhen, ohne das Basismodell zu ändern. Sie bauen beispielsweise ein Empfehlungssystem für eine Streaming-Plattform auf und die aktuellen Empfehlungen führen nicht zu Klicks. In der LoRA-Ebene erstellen Sie eine separate Logik, in der Sie Cluster von Zuschauern mit ähnlichen Sehgewohnheiten gruppieren und die Clusterdaten verwenden, um Empfehlungen abzugeben. Mithilfe dieser Ebene können Empfehlungen abgegeben werden, bis die gewünschte Genauigkeit erreicht wird.

3. Ausgabeebene

Dies sind einige abschließende Überprüfungen, die aus Sicherheitsgründen auf der Ausgabeebene durchgeführt werden:

(i) Inhaltsfilterung nach Sprache, Schimpfwörtern und Blockierung von Schlüsselwörtern

Ähnlich wie auf der Eingabeebene wird auch auf der Ausgabeebene eine Filterung durchgeführt, um anstößige Sprache zu erkennen. Durch diese doppelte Prüfung wird sichergestellt, dass es keine negativen Erfahrungen für den Endbenutzer gibt.

(ii) Antwortvalidierung

Einige grundlegende Überprüfungen der Modellantworten können auch durch die Erstellung eines einfachen regelbasierten Frameworks durchgeführt werden. Zu diesen Prüfungen können einfache Prüfungen gehören, z. B. die Überprüfung des Ausgabeformats, akzeptabler Werte und mehr. Dies ist sowohl in Python als auch in SQL problemlos möglich.

– Easy rule-based checking to flag invalid response
choose
CASE
WHEN <condition_1> THEN ‘INVALID’
WHEN <condition_2> THEN ‘INVALID’
ELSE ‘VALID’  END as OUTPUT_STATUS
from
output_table;

(iii) Vertrauensschwelle und Human-in-Loop-Auslöser

Kein KI-Modell ist perfekt, und das ist in Ordnung, solange Sie bei Bedarf einen Menschen einbeziehen können. Es stehen KI-Instruments zur Verfügung, mit denen Sie fest programmieren können, wann Sie KI verwenden und wann Sie einen Human-in-the-Loop-Set off auslösen müssen. Es ist auch möglich, diese Aktion durch die Einführung eines Konfidenzschwellenwerts zu automatisieren. Wenn das Modell ein geringes Vertrauen in die Ausgabe zeigt, leiten Sie die Anfrage an einen Menschen weiter, um eine genaue Antwort zu erhalten.

import numpy as np
import scipy.interpolate as interpolate
# One choice to generate a confidence rating is utilizing the B-spline or its derivatives for the enter information
# scipy has interpolate.splev perform takes two primary inputs:
# 1. x: The x values at which you need to consider the spline 
# 2. tck: The tuple (t, c, ok) representing the knots, coefficients, and diploma of the spline. This may be generated utilizing make_splrep (or the older perform splrep) or manually constructed
# Generate the boldness scores and take away the values exterior 0 and 1 if current
predicted_probs = np.clip(interpolate.splev(input_data, tck), 0, 1)

# Zip the rating with enter information
confidence_results = checklist(zip(input_data, predicted_probs))

# Provide you with a threshold and establish all inputs that don't meet the edge, and use it for guide verification
threshold = 0.5
filtered_results = ((i, rating) for i, rating in confidence_results if rating <= threshold)

# Information that may be routed for guide/human verification
for i, rating in filtered_results:
   print(f"x: {i}, Confidence Rating: {rating}")

(iv) Kontinuierliche Überwachung und Alarmierung

Wie jede Softwareanwendung benötigen auch KI-Modelle ein Protokollierungs- und Warnsystem, das die erwarteten (und unerwarteten) Fehler erkennen kann. Mit dieser Leitplanke verfügen Sie über eine detaillierte Protokolldatei für jede Aktion und eine automatische Benachrichtigung, wenn etwas schief geht.

(v) Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Ein Großteil der Compliance-Abwicklung findet weit vor der Ausgabeebene statt. Rechtlich akzeptable Anwendungsfälle werden in der ersten Section der Anforderungserfassung selbst finalisiert. Alle sensiblen Daten werden in der Eingabeschicht gehasht. Darüber hinaus können regulatorische Anforderungen, wie z. B. die Verschlüsselung von Daten, in der Ausgabeschicht mit einem einfachen regelbasierten Framework durchgeführt werden.

Bringen Sie KI mit menschlichem Fachwissen in Einklang

Leitplanken helfen Ihnen, das Beste aus der KI-Automatisierung herauszuholen und gleichzeitig die Kontrolle über den Prozess zu behalten. Ich habe alle gängigen Arten von Leitplanken behandelt, die Sie möglicherweise auf verschiedenen Ebenen eines Modells festlegen müssen.

Darüber hinaus können Sie auch eine Leitplanke festlegen, wenn Sie auf einen Faktor stoßen, der sich auf die erwartete Ausgabe des Modells auswirken könnte. Bei diesem Artikel handelt es sich nicht um eine feste Formel, sondern um einen Leitfaden zur Identifizierung (und Behebung) der häufigsten Hindernisse. Am Ende muss Ihre KI-Anwendung das tun, wofür sie gedacht ist: die geschäftige Arbeit ohne Kopfschmerzen automatisieren. Und Leitplanken helfen dabei.

Chatgpt Etwas wie: „Bitte scout all die Technik für mich und fassen Sie Tendencies und Muster zusammen, basierend auf dem, was Sie für interessiert haben.“ Sie wissen, dass Sie etwas Generisches bekommen würden, wo es einige Web sites und Nachrichtenquellen durchsucht und Ihnen diese übergibt.

Dies liegt daran, dass Chatgpt für allgemeine Anwendungsfälle erstellt wurde. Es wendet normale Suchmethoden an, um Informationen abzurufen und sich häufig auf einige Webseiten zu beschränken.

In diesem Artikel werden Sie angezeigt, wie Sie einen Nischenagenten erstellen, der alle Technologien skotieren, Millionen von Texten zusammenfassen, Daten basierend auf einer Persona filtern und Muster und Themen finden können, auf die Sie reagieren können.

Der Sinn dieses Workflows besteht darin, das Sitzen und Scrollen durch Foren und soziale Medien selbst zu vermeiden. Der Agent sollte es für Sie tun und alles greifen, was nützlich ist.

Wir werden dies mithilfe einer eindeutigen Datenquelle, einem kontrollierten Workflow und einigen schnellen Verkettungstechniken ausschalten können.

Durch das Zwischenspeichern von Daten können wir die Kosten auf ein paar Cent professional Bericht reduzieren.

Wenn Sie den Bot ausprobieren möchten, ohne ihn selbst zu booten, können Sie sich diesem anschließen Zwietracht Kanal. Sie werden das Repository finden Hier Wenn Sie es selbst bauen möchten.

Dieser Artikel konzentriert sich auf die allgemeine Architektur und die Erstellung, nicht die kleineren Codierungsdetails Github.

Notizen zum Gebäude

Wenn Sie neu im Bau mit Agenten sind, können Sie das Gefühl haben, dass dieser nicht bahnbrechend genug ist.

Wenn Sie jedoch etwas erstellen möchten, das funktioniert, müssen Sie Ihre KI -Anwendungen ziemlich viel Software program -Engineering anwenden. Auch wenn LLMs jetzt alleine handeln können, brauchen sie immer noch Anleitung und Leitplanken.

Bei solchen Workflows, bei denen ein klarer Weg, den das System einschlagen sollte, sollten Sie strukturiertere „Workflow-ähnliche“ Systeme erstellen. Wenn Sie einen Menschen in der Schleife haben, können Sie mit etwas Dynamischeres arbeiten.

Der Grund, warum dieser Workflow so intestine funktioniert, ist, dass ich eine sehr gute Datenquelle dahinter habe. Ohne diesen Datengraben wäre der Workflow nicht besser als Chatgpt.

Daten vorbereiten und zwischenstrichen

Bevor wir einen Agenten erstellen können, müssen wir eine Datenquelle vorbereiten, in die er anziehen kann.

Ich denke, dass viele Menschen falsch machen, wenn sie mit LLM -Systemen zusammenarbeiten, ist die Überzeugung, dass KI Daten für sich allein verarbeiten und aggregieren kann.

Irgendwann können wir ihnen möglicherweise genügend Werkzeuge geben, um sie selbst zu bauen, aber wir sind noch nicht in Bezug auf die Zuverlässigkeit da.

Wenn wir additionally solche Systeme erstellen, benötigen wir Datenpipelines, um genauso sauber zu sein wie für jedes andere System.

Das System, das ich hier erstellt habe, verwendet eine Datenquelle, die ich bereits zur Verfügung stellte. Ich verstehe, wie ich den LLM beibringe, um sie zu nutzen.

Es nimmt Tausende von Texten aus Tech -Foren und Web sites professional Tag auf und verwendet kleine NLP -Modelle, um die Hauptschlüsselwörter zu zerstören, sie zu kategorisieren und die Stimmung zu analysieren.

Auf diese Weise können wir sehen, welche Schlüsselwörter in verschiedenen Kategorien über einen bestimmten Zeitraum tendieren.

Um diesen Agenten zu erstellen, habe ich einen weiteren Endpunkt hinzugefügt, der für jedes dieser Schlüsselwörter „Fakten“ sammelt.

Dieser Endpunkt erhält ein Schlüsselwort und einen Zeitraum, und das System sortiert Kommentare und Beiträge durch Engagement. Anschließend verarbeitet es die Texte in Stücken mit kleineren Modellen, die entscheiden können, welche „Fakten“ aufbewahrt werden sollen.

Wir wenden eine letzte LLM an, um zusammenzufassen, welche Fakten am wichtigsten sind, und halten die Quellzitate intakt.

Dies ist eine Artwork schneller Verkettungsprozess, und ich habe es gebaut, um die Zitiermotor von Llamaindex nachzuahmen.

Wenn der Endpunkt zum ersten Mal ein Key phrase gefordert wird, kann es bis zu einer halben Minute dauern. Da das System das Ergebnis vorangetrieben, dauert jede Wiederholungsanforderung nur ein paar Millisekunden.

Solange die Modelle klein genug sind, sind die Kosten, um dies auf ein paar hundert Schlüsselwörtern professional Tag zu betreiben, minimal. Später können das System mehrere Schlüsselwörter parallel ausführen.

Sie können sich jetzt wahrscheinlich vorstellen, dass wir ein System erstellen können, um diese Schlüsselwörter und Fakten zu holen, um verschiedene Berichte mit LLMs zu erstellen.

Wann man mit kleinen gegen größeren Modelle arbeitet

Bevor Sie fortfahren, erwähnen wir nur, dass die Auswahl der richtigen Modellgröße von Bedeutung ist.

Ich denke, das ist im Second in aller Munde.

Es gibt ziemlich fortschrittliche Modelle, die Sie für jeden Workflow verwenden können. Wenn wir jedoch immer mehr LLMs auf diese Anwendungen anwenden, summiert sich die Anzahl der Anrufe professional Lauf schnell und dies kann teuer werden.

Wenn Sie additionally können, verwenden Sie kleinere Modelle.

Sie haben gesehen, dass ich kleinere Modelle verwendet habe, um Quellen in Stücken zu zitieren und zu gruppieren. Andere Aufgaben, die für kleine Modelle hervorragend sind, sind das Routing und die Analyse der natürlichen Sprache in strukturierte Daten.

Wenn Sie feststellen, dass das Modell ins Stocken gerät, können Sie die Aufgabe in kleinere Probleme unterteilen und eine schnelle Verkettung verwenden, zuerst eine Sache tun, dann dieses Ergebnis verwenden, um das nächste und so weiter zu tun.

Sie möchten immer noch größere LLMs verwenden, wenn Sie Muster in sehr großen Texten finden müssen oder wenn Sie mit Menschen kommunizieren.

In diesem Workflow sind die Kosten minimal, da die Daten zwischengespeichert werden, wir für die meisten Aufgaben kleinere Modelle verwenden, und die einzigen einzigartigen großen LLM -Anrufe sind die letzten.

Wie dieser Agent funktioniert

Lassen Sie uns durchgehen, wie der Agent unter der Motorhaube arbeitet. Ich habe den Agenten gebaut, um in Discord zu rennen, aber das liegt hier nicht im Mittelpunkt. Wir werden uns auf die Agentenarchitektur konzentrieren.

Ich habe den Prozess in zwei Teile geteilt: ein Setup und eine Nachricht. Der erste Prozess fordert den Benutzer auf, sein Profil einzurichten.

Da ich bereits weiß, wie man mit der Datenquelle arbeitet, habe ich eine ziemlich umfangreiche Systemaufforderung erstellt, mit der die LLM diese Eingaben in etwas umsetzen kann, mit dem wir Daten später abrufen können.

PROMPT_PROFILE_NOTES = """
You might be tasked with defining a person persona based mostly on the person's profile abstract.
Your job is to:
1. Choose a brief persona description for the person.
2. Choose probably the most related classes (main and minor).
3. Select key phrases the person ought to monitor, strictly following the foundations beneath (max 6).
4. Resolve on time interval (based mostly solely on what the person asks for).
5. Resolve whether or not the person prefers concise or detailed summaries.
Step 1. Persona
- Write a brief description of how we must always take into consideration the person.
- Examples:
- CMO for non-technical product → "non-technical, skip jargon, give attention to product key phrases."
- CEO → "solely embrace extremely related key phrases, no technical overload, straight to the purpose."
- Developer → "technical, eager about detailed developer dialog and technical phrases."
(...)
"""

Ich habe auch ein Schema für die Ausgänge definiert, die ich brauche:

class ProfileNotesResponse(BaseModel):
 persona: str
 major_categories: Record(str)
 minor_categories: Record(str)
 key phrases: Record(str)
 time_period: str
 concise_summaries: bool

Ohne Domänenwissen über die API und wie sie funktioniert, ist es unwahrscheinlich, dass ein LLM herausfinden würde, wie dies selbst zu tun ist.

Sie könnten versuchen, ein umfangreicheres System aufzubauen, bei dem das LLM zuerst versucht, die API oder die Systeme zu lernen, die sie verwenden sollen, aber das würde den Workflow unvorhersehbarer und kostspieliger machen.

Bei solchen Aufgaben versuche ich immer strukturierte Ausgänge im JSON -Format zu verwenden. Auf diese Weise können wir das Ergebnis validieren, und wenn die Validierung fehlschlägt, führen wir es erneut aus.

Dies ist der einfachste Weg, um mit LLMs in einem System zu arbeiten, insbesondere wenn kein Mensch in der Schleife ist, um zu überprüfen, was das Modell zurückgibt.

Sobald die LLM das Benutzerprofil in die Eigenschaften übersetzt hat, die wir im Schema definiert haben, speichern wir das Profil irgendwo. Ich habe MongoDB verwendet, aber das ist elective.

Das Speichern der Persönlichkeit ist nicht streng erforderlich, aber Sie müssen übersetzen, was der Benutzer sagt, in ein Formular, mit dem Sie Daten generieren können.

Erzeugen der Berichte

Schauen wir uns an, was im zweiten Schritt passiert, wenn der Benutzer den Bericht auslöst.

Wenn der Benutzer die trifft /information Der Befehl, mit oder ohne Zeitraumsatz, holen wir zuerst die von uns gespeicherten Benutzerprofildaten.

Dies gibt dem System den Kontext, den es benötigt, um relevante Daten zu holen, wobei sowohl Kategorien als auch Schlüsselwörter mit dem Profil gebunden sind. Die Standardzeit ist wöchentlich.

Aus diesem Grund erhalten wir eine Liste von High- und Development -Key phrases für den ausgewählten Zeitraum, der für den Benutzer interessant ist.

Ohne diese Datenquelle wäre es schwierig gewesen, so etwas so etwas zu erstellen. Die Daten müssen im Voraus erstellt werden, damit die LLM ordnungsgemäß damit funktioniert.

Nach dem Abrufen von Schlüsselwörtern könnte es sinnvoll sein, einen LLM -Schritt hinzuzufügen, in dem Schlüsselwörter für den Benutzer irrelevant sind. Das habe ich hier nicht gemacht.

Je unnötigere Informationen ein LLM übergeben, desto schwieriger wird es, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist. Ihre Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass alles, was Sie füttern, für die tatsächliche Frage des Benutzers related ist.

Als nächstes verwenden wir den früher vorbereiteten Endpunkt, der zwischengespeicherte „Fakten“ für jedes Schlüsselwort enthält. Dies gibt uns bereits überprüft und sortierte Informationen für jeden.

Wir führen parallel Key phrase -Anrufe aus, um die Dinge zu beschleunigen, aber die erste Particular person, die ein neues Key phrase anfordert, muss noch etwas länger warten.

Sobald die Ergebnisse vorliegen, kombinieren wir die Daten, entfernen Duplikate und analysieren die Zitate, sodass jede Tatsache über eine Schlüsselwortnummer auf eine bestimmte Quelle zurückbleibt.

Anschließend führen wir die Daten über einen Eingabeaufforderungsprozess aus. Das erste LLM findet 5 bis 7 Themen und richtet sie nach Relevanz, basierend auf dem Benutzerprofil. Es zieht auch die wichtigsten Punkte heraus.

Der zweite LLM -Go verwendet sowohl die Themen als auch die Originaldaten, um zwei verschiedene Zusammenfassungslängen zusammen mit einem Titel zu generieren.

Wir können dies tun, um sicherzustellen, dass die kognitive Belastung des Modells reduziert wird.
Dieser letzte Schritt zum Erstellen des Berichts braucht die meiste Zeit, da ich ein Argumentationsmodell wie GPT-5 verwendet habe.

Sie könnten es gegen etwas schnelleres austauschen, aber ich finde, dass fortgeschrittene Modelle in diesem letzten Zeug besser sind.

Der vollständige Vorgang dauert einige Minuten, je nachdem, wie viel an diesem Tag bereits zwischengespeichert wurde.

Schauen Sie sich das fertige Ergebnis unten an.

Wenn Sie sich den Code ansehen und diesen Bot selbst erstellen möchten, können Sie ihn finden Hier. Wenn Sie nur einen Bericht erstellen möchten, können Sie sich diesem anschließen Kanal.

Ich habe einige Pläne, es zu verbessern, aber ich freue mich, Suggestions zu hören, wenn Sie es nützlich finden.

Und wenn Sie eine Herausforderung wünschen, können Sie sie in etwas anderes umbauen, wie ein Inhaltsgenerator.

Anmerkungen zu Bauagenten

Jeder Agent, den Sie bauen, wird anders sein. Dies ist additionally keineswegs eine Blaupause für den Bau mit LLMs. Sie können jedoch das Maß an Software program -Engineering erkennen, das dieser Anforderungen annimmt.

LLMs entfernen zumindest vorerst die Notwendigkeit einer guten Software program- und Dateningenieure nicht.

Für diesen Workflow verwende ich hauptsächlich LLMs, um die natürliche Sprache in JSON zu übersetzen und das dann durch das System programmatisch zu bewegen. Es ist der einfachste Weg, den Agentenprozess zu kontrollieren, aber auch nicht das, was die Leute normalerweise vorstellen, wenn sie an AI -Anwendungen denken.

Es gibt Situationen, in denen es splendid ist, ein frei bewegenderes Agent zu verwenden, insbesondere wenn sich ein Mensch in der Schleife befindet.

Trotzdem haben Sie hoffentlich etwas gelernt oder Inspiration bekommen, etwas selbst zu bauen.

Wenn du meinem Schreiben folgen willst, folge mir hier, mein WebseiteAnwesend Substanzoder LinkedIn.

Ich diskutiere, wie Sie technische Artikel schreiben können. Ich schreibe seit ungefähr 2,5 Jahren solche Artikel und werde meine Erfahrungen durchgehen, wie Sie Ihre eigene Nische finden und worauf Sie sich erinnern müssen, wenn Sie einen Artikel schreiben.

Ziel dieses Artikels ist es, über technisches Schreiben und die verschiedenen Arten von technischen Artikeln zu unterrichten. Darüber hinaus werde ich die enormen Vorteile diskutieren, die ich aus dem Schreiben hatte und einige Lektionen, die ich aus meinem Schreiben gelernt habe.

Sie können auch lesen Mein Artikel über Benchmarking LLMs und schau dir an Meine Web site, die alle meine Informationen und Artikel enthält.

Inhaltsverzeichnis

Motivation

Meine Motivation für diesen Artikel ist, dass ich seit etwa 2,5 Jahren Artikel schreibe. Ich beschloss, ein wenig über meine Schreibreise nachzudenken und warum das Schreiben von technischen Artikeln eine der besten Entscheidungen ist, die ich bisher in meiner Karriere getroffen habe.

• Die Themen besser lernen: Die beste Artwork zu lernen ist, andere zu unterrichten. Dies ist im Wesentlichen das, was Sie beim Schreiben technischer Artikel tun.
• Networking: Sie können sich mit vielen Lesern Ihrer Artikel und anderen Autoren in Verbindung setzen, die dasselbe wie Sie tun. Dies bietet Möglichkeiten, sowohl eine Anhängerschaft zu erlangen als auch von anderen zu lernen.
• Monitisierung: Wenn Sie über genügend Leser verfügen, ist das Schreiben auch eine Möglichkeit, sich wirtschaftlich zu unterstützen, obwohl ich vorab davon überzeugt bin, dass dies nicht Ihre Hauptmotivation sein sollte, mit dem Schreiben zu beginnen.

Ich glaube, der erste Punkt zum Lernen von Themen überwiegt jeden anderen Vorteil, den ich durch das Schreiben hatte. Das Schreiben bietet eine Möglichkeit, andere über ein Thema zu unterrichten und gleichzeitig Ihr Wissen zu einem Thema weiter zu vertiefen. Andere zu unterrichten ist der beste Weg, um selbst etwas zu lernen.

Ich finde es unglaublich lohnend, einen Artikel zu schreiben, um andere zu unterrichten und gleichzeitig mein Verständnis eines Themas durch das Schreiben darüber zu verbessern. Ich denke wirklich, dass dies einer der größten Teile des praktizierenden technischen Schreibens ist, und ein wichtiger Grund, warum ich empfehle, dass Sie auch technische Artikel schreiben.

Arten von technischen Artikeln

• „Wie zu … ”Programmierartikel
• Testen/Berichterstattung über neue Veröffentlichungen
• Über ein Thema unterrichten

„Wie man“ Artikel

Ein Artikel ist ein Artikel, in dem beschrieben wird, wie etwas in der Programmierung etwas macht. Es könnte so spezifisch sein wie die Verwendung eines bestimmten Python -Pakets oder so vage wie So verwenden Sie Kontext Engineering. Dies sind die Artwork von Artikeln, die ich lieber schreibe, da sie sowohl in das, worüber ich schreibe, als auch in die Artwork von Artikeln passen, über die ich die Inspiration erhalte, um zu schreiben. Zum Beispiel verwende ich ein neues Framework in einem Projekt oder lerne ein Thema aus (Zum Beispiel Context Engineering) und schreiben Sie einen bestimmten Artikel über die Verwendung des Frameworks oder wie Sie etwas Spezifisches innerhalb des Themas machen.

Neue Releases testen

Viele technische Artikel konzentrieren sich auch auf das Testen und Berichten über neue Veröffentlichungen. In letzter Zeit drehen sich die meisten dieser Umblätter neuer LLM -Modelle wie der jüngsten Qwen 3 -Model oder GROK 4. Ich habe auch für eine Weile versucht, solche Artikel selbst zu schreiben, aber ich fand es ein bisschen monoton.

Unterrichten über ein Thema

Ein weiterer gängiger technischer Artikel ist ein Lehre über ein bestimmtes Thema. Diese Artikel behandeln normalerweise breitere Bereiche als die Artikel von „Anleitungen“, können jedoch enorm hilfreich sein. Diese Artwork von Artikeln können einführende Artikel in ein Thema sein, ein tiefen Tauchartikel für erfahrene Leser oder irgendetwas dazwischen. Normalerweise lese ich solche Artikel, wenn ich mich in ein neues Thema einlasse oder an den Themen bleibt, an denen ich besonders interessiert bin.

Finden Sie Ihre Nische

Beim Schreiben ist es wichtig, Ihre Nische zu finden. Wenn Sie Ihre Nische finden, müssen Sie die Artwork von Artikeln finden:

• Sie schreiben gerne (und Sie können intestine schreiben)
• Ihre Leser lesen gerne

Ihre Nische kann superspezifisch sein (dh nur Python-AI-Tutorials) oder ein breiteres Netz wie „How-to“ -Tutorials für AI.

Um Ihre eigene Nische zu finden, empfehle ich Ihnen, die verschiedenen Artikelstypen zu schreiben, die ich im letzten Abschnitt aufgeführt habe. Der wichtigste Aspekt ist, etwas zu finden, über das Sie gerne schreiben. Dies kann sich natürlich auch im Laufe der Zeit ändern. Nachdem Sie herausgefunden haben, worüber Sie gerne schreiben, müssen Sie regelmäßig Artikel schreiben. Ich schreibe einmal in der Woche, was meiner Meinung nach eine gute Stability zwischen konsequentes Austausch meines Wissens on-line und gleichzeitig kreatives Burnout durch das Schreiben von kreativem Burnout ist.

Darüber hinaus finde ich auch, dass es normalerweise viel einfacher ist, über Themen zu schreiben, auf denen Sie Hintergrundwissen haben. Für mich zum Beispiel schreibe ich hauptsächlich über KI, mit denen ich jeden Tag bei meinem Vollzeitjob arbeite. Dies gibt mir viele Hintergrundinformationen, die für den Artikel nützlich sind, und bietet mir Inspiration für Themen, über die ich schreiben kann.

Meine Erkenntnisse

Verbesserungen für jeden Artikel

Ich habe seit 2,5 Jahren viel durch das Schreiben gelernt. Ich sehe große Verbesserungen zwischen meinem ersten Artikel und meinen aktuellen Artikeln. Mein Ziel battle es immer, für jeden Artikel etwas Spezifisches zu verbessern. Auf diese Weise kann ich in einer Reihe von Artikeln erhebliche Verbesserungen sehen. Mein erstes Lernen ist es daher, in jedem Artikel, den Sie schreiben, etwas zu verbessern.

Liste der Ideen

Die Ideen für meinen Artikel stammen normalerweise aus Themen, an denen ich arbeite, sowie LinkedIn, X und Medium. Ich erfahre dann mehr über die Themen und schreibe einen Artikel darüber. Ideen können jederzeit kommen, sei es beim Scrollen in den sozialen Medien oder beim Spaziergang. Ich empfehle daher, eine Liste verschiedener Ideen zu behalten, über die Sie schreiben möchten. Ich behalte diese Liste in Google Maintain, damit ich sowohl über mein Telefon als auch über meinen Pc darauf zugreifen kann.

Wenn ich mich dann sonntags hinsetze, um einen Artikel zu schreiben, kann ich einen aus meiner Ideenliste auswählen. Ich finde so viel einfacher, als ein Thema vor Ort zu schreiben.

Artikelumriss

Nachdem ich meine Idee ausgewählt hatte, über die ich schreiben sollte, habe ich einen Umriss für den Artikel erstellt. Ich finde, dass der Artikel das Lesen erleichtert (der Inhalt ist kohärenter) und es ist für mich einfacher, einen Überblick beim Schreiben des Artikels zu haben. Ich mache dies, indem ich zuerst alle Header und Subheader in meinem Artikel aufschreibe, bevor ich etwas anderes schreibe. Dies hilft mir, zu umgehen, was ich in meinen Artikel einbeziehen und ausschließen soll, und erleichtert es, den roten Thread im Artikel zu behalten. Sie können sich später auf natürliche Weise Überschriften hinzufügen oder entfernen, aber ich finde, dass das Aufschreiben aller Überschriften den Schreibvorgang und die Ausgabe zunächst verbessern.

Während des Schreibens versuche ich auch, den Prozess so wenig wie möglich zu unterbrechen. Angenommen, ich denke an etwas, das ich beim Schreiben in den Artikel einbeziehen muss (z. B. einen Artikel, auf den ich mich beziehen möchte). In diesem Fall schreibe ich in meinem Artikel „Todo, um den Artikel hier zu finden“ und schreibe dann weiter. Nachdem ich den Artikel beendet hatte, kam ich zu diesem Todo zurück und erledigte die Aufgabe. Auf diese Weise vermeiden Sie eine Unterbrechung. Ich empfehle, die Anzahl der Unterbrechungen beim Schreiben zu minimieren, da es einige Zeit dauert, um nach der Unterbrechung wieder in den Schreibrhythmus einzusteigen. Wenn Sie die Unterbrechungen auf ein Minimal halten, sind Sie zu einem viel effizienteren Schriftsteller, während Sie sich auch an alles erinnern können, was Sie tun müssen, indem Sie die verwenden Todos.

Checkliste

Ein weiteres wichtiges Lernen, das ich gemacht habe, ist die Aufrechterhaltung einer Checkliste über alles, was Sie für jeden Artikel tun müssen. Es gibt viele verschiedene Dinge, an die Sie sich erinnern müssen, und einfach eine Checkliste beizubehalten, die Sie für jeden Artikel ausfüllen, sorgt dafür, dass Sie sich an alles erinnern. Meine Checkliste enthält beispielsweise:

• Fügen Sie vorgestellte Bild, Untertitel, Auszug, Tags und Kategorie hinzu
• Gehen Sie den Artikel mit Grammatik für die Rechtschreibprüfung durch
• Stellen Sie sicher
• Teilen Sie den Beitrag auf LinkedIn und x
• …

Herausgeber

Ich empfehle auch dringend, einen Verlag für Ihre Artikel zu finden. Dies kann eine Veröffentlichung auf Medium oder einer separaten Web site sein wie z. B. Auf Information Science. Ein Verlag sorgt dafür, dass viel mehr Menschen Ihren Artikel betrachten, was sowohl für Ihre Motivation beim Schreiben als auch für das Teilen Ihres Wissens mit möglichst vielen Menschen wie möglich von entscheidender Bedeutung ist.

Schreibe weiter

Ich glaube wirklich, dass Konsistenz einer der wichtigsten Faktoren beim Schreiben ist. Sie sollten ein bestimmtes Intervall finden, das Sie über einen bestimmten Zeitraum beibehalten können. Es kann einmal im Monat, einmal in der Woche oder in einem anderen Intervall dauern, das Sie bevorzugen. Sie sollten dann versuchen, sich im Laufe der Zeit an diesen Zeitplan zu halten und gleichzeitig ein Component Ihrer Artikel zu verbessern. Im Laufe der Zeit werden Sie feststellen, dass sich Ihre Artikel erheblich verbessern und mehr Menschen Ihre Inhalte lesen.

Abschluss

In diesem Artikel habe ich diskutiert, wie man technische Artikel schreibt. Ich habe die verschiedenen Arten von technischen Artikeln besprochen, die Sie on-line finden und wie Sie beim Schreiben Ihre eigene Nische finden können. Ich glaube, das Schreiben bietet enorme Vorteile, nicht nur für die Lesen der Menschen, sondern auch für den Autor, der ein Thema erklärt. Dies ist auch der Grund, warum ich im Laufe der Jahre weiter geschrieben habe. Zuletzt habe ich einige meiner eigenen Erkenntnisse aus dem Schreiben diskutiert, z. B. ein konsistentes Schreibplan, die Aufrechterhaltung einer Checkliste für jeden Artikel und einen Verlag zu finden.

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Das Erlernen von Technologie alleine kann sich manchmal wie eine einsame Reise anfühlen. Egal, ob Sie ein schwieriges Downside debuggen, sich bemühen, ein neues Konzept zu erfassen oder nach Greatest Practices zu suchen, es ist leicht, sich festgefahren zu fühlen.

Aber die guten Nachrichten? Du bist nie wirklich allein.

Das Web ist voller Technologiegemeinschaften, in denen Sie sich mit Gleichgesinnten in Verbindung setzen, Hilfe erhalten und über Branchentrends auf dem Laufenden bleiben können. Von der Entdeckung neuer Programmiersprachen bis hin zur Suche nach täglichen Inspirationen finden Sie hier einige der besten On-line -Tech -Communities, die Sie beizutragen können.

Oxylabs Group für Entwickler

Oxylabs hat einen einladenden und einfallsreichen Raum für Entwickler entwickelt, die sich für Internet -Scraping, Datenerfassung und Automatisierung interessieren. Ihre Discord -Gemeinschaft ist ein Ort, an dem Entwickler aller Ebenen Echtzeitdiskussionen führen, Erkenntnisse teilen und zusammenarbeiten können.

Warum sollten Sie sich Oxylabs Discord anschließen

Unterstützung der Gemeinschaft – Verbinden Sie sich mit Entwicklern, tauschen Sie Ideen aus und lösen Sie gemeinsam Probleme.

Gelegenheitsschläger – Nehmen Sie an Codierungsherausforderungen teil und teilen Sie Projekte.

Stay -Q & AS und Webinare -Lernen Sie von Branchenexperten über Proxys, Schaber, Datenautomatisierung und KI-betriebene Lösungen.

Exklusive Vorteile – Erhalten Sie Zugriff auf Produktaktualisierungen und -starts, Sonderrabatte und Insiderkenntnisse.

Jenseits der Zwietracht bietet Oxylabs eine umfangreiche Entwickler Hub mit Open-Supply-Instruments, Github-Repositories und Video-Tutorials. Ihr Weblog Funktionen eingehende Guides für Internet-Scraping, KI-Forschung und On-line-Überwachung. Außerdem die Scraping Experten -Plattform Und Oxycon (Eine kostenlose jährliche Internet -Scraping -Konferenz) bietet großartige Lernmöglichkeiten.

Wenn Sie an Automatisierung und Datenextraktion interessiert sind, kombiniert diese Group die technische Tiefe mit einer freundlichen Atmosphäre und macht sie zu einem fantastischen Ort für Lernen und Zusammenarbeit.

Treten Sie Oxylabs Discord Server bei.

Reddit Tech Communities

Reddit Hat einen engagierten Platz für quick jedes Interesse, und die Technologie ist keine Ausnahme. Unabhängig davon, ob Sie nach allgemeinen Diskussionen oder hochspezifischen Themen suchen, können Sie mit den technischen Subreddits von Reddit Fragen stellen, Projekte teilen und aufschlussreiche Gespräche führen.

Warum sollten Sie sich Reddit Tech Communities anschließen

Verschiedene Perspektiven – Vergehen mit Technologie -Enthusiasten aus der ganzen Welt.

Q & A -Kultur -Holen Sie sich reale Ratschläge von Entwicklern mit unterschiedlichen Erfahrungen.

Projektfreigabe – Präsentieren Sie Ihre Arbeit und erhalten Sie konstruktives Suggestions.

Lässig und doch aufschlussreich -Genießen Sie eine Mischung aus Humor, tiefen Diskussionen und praktischen Ratschlägen.

Hier sind einige der besten Subreddits, die Sie überprüfen sollten:

• r/webdev -Alle Dinge, von Entrance-Finish bis Again-Finish.
• R/LearnProgramming & R/CSCareerquestions – Codierungshilfe und Karriereberatung.
• R/SideProject – Teilen Sie und erhalten Sie Suggestions zu persönlichen Projekten.
• R/COMPSCI & R/COMPUTERSCIENCE – Diskussionen zu Algorithmen, KI und Software program -Engineering.
• Sprachspezifische Subreddits – Schließen Sie sich Gemeinschaften an wie R/PythonAnwesend R/JavaScriptund mehr.

Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder bereits ein Profi, es gibt einen einladenden Raum für Reddit, der sowohl Humor als auch technische Erkenntnisse schätzt.

Github

Github ist mehr als nur ein Ort zum Speichern von Code-es ist ein Ort für Zusammenarbeit, Open-Supply-Beiträge und professionelle Netzwerke, was es zu einem großartigen Umfeld für persönliches und Projektwachstum macht.

Warum sollten Sie sich Github anschließen

Kollaborationsmöglichkeiten -Arbeiten Sie mit Entwicklern weltweit an realen Projekten zusammen.

Portfoliogebäude – Präsentieren Sie potenziellen Arbeitgebern Ihre Codierungsfähigkeiten.

Peer -Bewertungen – Holen Sie sich Suggestions, um Ihren Code zu verbessern und Greatest Practices zu lernen.

Zugriff auf Open Supply -Erforschen und tragen Sie zu unzähligen Open-Supply-Projekten bei.

Projektmanagement -Instruments – Verwenden Sie Funktionen wie Problemverfolgung und Projektboards, um organisiert zu bleiben.

Github ist wirklich eine Plattform, auf der Entwickler ihre berufliche Identität aufbauen und gleichzeitig aktiv zur globalen Tech -Group beitragen.

Stapelüberlauf

Wenn Sie jemals nach einer Codierungslösung gesucht haben, können Sie wahrscheinlich gelandet Stapelüberlauf. Als eine der beliebtesten Q & A -Plattformen für Entwickler ist Stack Overflow eine unglaubliche Ressource, um Probleme zu lösen und Ihr Wissen zu erweitern.

Warum sollten Sie sich dem Stapelüberlauf anschließen

Wahlsystem – Dieses System stellt sicher, dass die genauesten und effektivsten Antworten nach oben steigen.

Organisiertes Tagging – Ein unkompliziertes Tagging -System hilft bei der Kategorisierung von Fragen und erleichtert es, Diskussionen zu finden, die für Ihre spezifischen Anforderungen related sind.

Umfangreiches Archiv – Mit Millionen von Fragen und Antworten fungiert Stack Overflow als lebende Bibliothek mit Codierungswissen, die zugänglich ist, wenn Sie Anleitung benötigen.

Kollektive Problemlösung- Der kollaborative Geist der Gemeinschaft bedeutet, dass jedes Downside, egal wie komplex, aus mehreren Blickwinkeln angegangen wird.

Die einfache Schnittstelle und die Group-Moderation von Stack Overflow stellen sicher, dass Ihre Abfragen schnell bemerkt und angesprochen werden. Dies macht es zu einer wesentlichen Plattform für alle in Technik, die Probleme effizient lernen, teilen und lösen möchte.

Dev.to

Dev.to ist eine einladende Plattform, auf der Entwickler Artikel teilen, Diskussionen führen und voneinander lernen können. Egal, ob Sie an Tutorials oder persönlichen Erfahrungen von anderen Entwicklern interessiert sind, Dev., um einen Raum für das Unterrichten und die Unterricht zu erhalten.

Warum sollten Sie sich Dev.to anschließen

Wissensaustausch – Lesen und schreiben Sie Weblog -Beiträge zu Softwareentwicklungstrends und persönlichen Erfahrungen in der Tech -Branche.

Vernetzung und Zusammenarbeit -Verbinden Sie sich mit Entwicklern, nehmen Sie Diskussionen über Open-Supply-Projekte an und finden Sie Mentoring-Möglichkeiten.

Karriereberatung – Entdecken Sie die Erfahrungen der Menschen mit dem technischen Arbeitsmarkt.

Anpassbarer Feed – Befolgen Sie Themen, die Sie interessieren, von JavaScript und Python bis DevOps und UX Design.

Dev.TO ist ein hervorragender Ort für Entwickler, um ihre Fähigkeiten auszubauen, Wissen auszutauschen und ihr professionelles Netzwerk zu erweitern – alles in einer unterstützenden und konstruktiven Umgebung.

Erkunden und vernetzen Sie sich weiter

Wenn Sie die perfekte Group noch nicht gefunden haben und die, über die wir geschrieben haben, scheinen nicht Ihre Tasse Tee zu sein, mach dir keine Sorgen. Das Web ist voller Ressourcen, die darauf warten, erkundet zu werden. Blogs, YouTube -Tutorials, On-line -Kurse und Social -Media -Gruppen können auch wertvolle Erkenntnisse und Verbindungen liefern.

Networking ist ein entscheidender Bestandteil Ihrer technischen Reise – nicht nur zum Lernen, sondern auch zum Karrierewachstum. Die Zusammenarbeit mit Entwicklern, die Teilnahme an virtuellen Meetups und das Beitrag zu Diskussionen können Türen für Beschäftigungsmöglichkeiten und Mentoring öffnen. Je mehr Sie sich verbinden, desto mehr lernen Sie und desto stärker wird Ihre technische Karriere.

Suchen Sie additionally weiter, lernen Sie weiter und setzen Sie sich vor allem in Verbindung!

Einpacken

Das Navigieren in der Tech -Welt ist viel einfacher, wenn Sie Teil einer unterstützenden Group sind. Diese Gemeinschaften bieten nicht nur technische Lösungen an, sondern bieten ein Gefühl der Zugehörigkeit, Möglichkeiten für kontinuierliches Lernen und einen Raum, um Ihre Leidenschaft für Technologie zu teilen.

Gehen Sie additionally nicht alleine durch Ihre Kämpfe-tauchen Sie ein, engagieren Sie sich und wachsen Sie mit gleichgesinnten Technologie-Enthusiasten.

Die einst-futuristische Imaginative and prescient, Technologie mit einfachen Handbewegungen zu kontrollieren, wird schnell zu einer Mainstream-Realität, die von Durchbrüchen für künstliche Intelligenz und {Hardware}-Innovationen angetrieben wird. Dieser Anerkennung in der Hand in der Hand ist nicht nur eine Neuheit; Es ist eine grundlegende Verschiebung, wie Menschen mit Maschinen interagieren und alles von virtuellen Realitätserfahrungen bis hin zu alltäglichen Videokonferenzen beeinflussen.

Laut Marktanalyse ist der globale Markt für Pc Imaginative and prescient, ein wichtiger Ermöglichung der Gestenerkennung, auf ein erhebliches Wachstum, das auf projiziert wird Erreichen Sie 2025 29,27 Milliarden US -Greenback und wachsen bis 2030 auf rund 47 Milliarden US -Greenback. Diese Growth spiegelt die zunehmende Integration von KI-angetriebenen Visionssystemen in verschiedene Sektoren wider, von der Unterhaltungselektronik bis zur industriellen Automatisierung.

Dieser Anstieg ist jedoch nicht der erste Versuch einer weit verbreiteten Gestenkontrolle. Frühere Iterationen wie die Microsoft Xbox (Kinect) oder Sony PlayStation (PS Transfer) oder frühe Versuche an Kamera-basierten Schnittstellen in intelligenten Fernsehern, wie die Mainstream-Akzeptanz aufgrund von Genauigkeit, Verarbeitungsleistung und Einschränkungen der Benutzererfahrung, hielten vorhersagen.

Diese früheren Systeme litten häufig unter Latenz, Empfindlichkeit gegenüber Umgebungsbeleuchtung und der Unfähigkeit, komplexe oder nuancierte Gesten zuverlässig zu interpretieren, was zu frustrierenden Benutzerinteraktionen führte. Die derzeitige Welle der Gestenerkennung, die durch erhebliche Fortschritte in KI und {Hardware} unterstützt wird, zielt darauf ab, diese früheren Hürden zu überwinden und eine wirklich nahtlose und intuitive Benutzererfahrung zu liefern.

Die KI -Revolution hinter natürlicher Kontrolle

Arman Tsaturian, ein führender Experte in Pc Imaginative and prescient und Gestenerkennung wirft Licht auf die entscheidenden KI -Fortschritte, die diesen Sprung ermöglicht haben.

„Der Kern dieser Transformation liegt in der Entwicklung neuronaler Netzwerke“, sagte Tsaturian. „Wir haben eine signifikante Verschiebung von Faltungsnetzwerken zu transformatorbasierten Architekturen gesehen, die bei der Verarbeitung komplexer visueller Daten weitaus besser verarbeitet werden.“

Diese architektonische Verschiebung in Verbindung mit Fortschritten in der zeitlichen Modellierung ermöglicht es Systemen, nicht nur einzelne Handpositionen, sondern auch die Sequenz und den Kontext von Bewegungen zu verstehen.

„Die richtige zeitliche Modellierung unter Verwendung wiederkehrender neuronaler Netzwerke und aufmerksamkeitsbasierter Algorithmen ermöglicht es uns, Movies als dynamische Sequenzen zu analysieren, nicht nur statische Bilder“, sagte Tsaturian.

Darüber hinaus struggle der Umzug von 2D zu 3D -Verständnis von entscheidender Bedeutung. „Fortschritte in Datensätzen und Algorithmen für ein besseres 3D -Verständnis haben die Genauigkeit erheblich verbessert“, sagte Tsaturian und hob die Bedeutung der Erfassung von Tiefen und räumlichen Beziehungen hervor. Die Entwicklung von spezialisierten {Hardware} wie benutzerdefinierte Chips in Smartphones und VR -Headsets hat ebenfalls eine entscheidende Rolle gespielt. „Diese Chips ermöglichen es uns, ausgefeilte KI-Modelle vor dem Gerät durchzuführen, um Echtzeit-Gestenerkennung zu ermöglichen“, sagte Tsaturian.

Demokratisierung der Zukunft: Open Supply und Trade Affect

Die Entscheidung von Tsaturian, Open-Supply Scherze AiDie Technologie unterstreicht ein Engagement für die Demokratisierung des Zugangs zu dieser transformativen Technologie.

„Wir wollten Innovationen und Zusammenarbeit in der Gemeinde fördern“, sagte Tsaturian. „Unser Ziel struggle es, die Imaginative and prescient einer handbasierten Interaktion von“ Iron Man „näher an die Realität zu bringen, und nicht nur auf ein proprietäres Repository beschränkt zu bleiben.“

Dieser Open-Supply-Ansatz in Verbindung mit der schnellen Einführung von KI in der gesamten Industrie beschleunigt die Entwicklung von Gestenbasis-Schnittstellen. Die Erfahrung von Tsaturian bei Amazon Prime Video zeigt die breiteren Anwendungen von Pc Imaginative and prescient, die über die Gestenerkennung hinausgehen.

„Bei Prime Video haben wir KI verwendet, um Videoinhalte auf Qualitätsfehler zu analysieren“, sagte Tsaturian und betonte die Rolle der KI bei der Gewährleistung einer nahtlosen Benutzererfahrung. Darüber hinaus transformiert der Aufstieg generativer KI-Modelle die Erstellung von Inhalten, wobei Anwendungen von AI-generierten Anzeigen bis hin zu immersiven virtuellen Avataren reichen.

Jenseits der Unterhaltung: Die Zukunft der gestikbasierten Interaktion

Während sich die aktuellen Implementierungen der Gestenerkennung in Videokonferenzen häufig auf Unterhaltung konzentrieren, ist das Potenzial für praktischere Anwendungen groß.

„Die Herausforderung besteht darin, über einfache Emoji -Reaktionen über funktionalere Wechselwirkungen hinaus zu bewegen“, sagte Tsaturian. „Wir haben die Verwendung von Handgesten zur Kontrolle von Präsentationsfolien untersucht, aber die Branche untersucht immer noch das volle Potenzial.“

Er räumt ein, dass Unterhaltung ein wichtiger Anwendungsfall bleibt, betont jedoch die Notwendigkeit, die Genauigkeitsherausforderung anzugehen.

„Fehlalarme und Adverse können die Zufriedenheit der Benutzer erheblich beeinflussen“, sagte Tsaturian und unterstreicht die Bedeutung robuster KI -Modelle. Mit Blick auf die Zukunft stellt Tsaturian die Entwicklung multimodaler KI-Modelle vor, die Textual content, Sprache und visuelle Daten integrieren und intuitivere und kontextbezogene Interaktionen ermöglichen.

Sein Rat für angehende Ingenieure für maschinelles Lernen ist klar: „Tauchen Sie tief in Forschungsarbeiten ein, implementieren Sie sie und bauen Sie Projekte auf, die Ihre Leidenschaft entzünden.“ Die Entwicklung der Handgestikerkennung ist ein Beweis für die transformative Kraft der KI und ebnet den Weg für eine Zukunft, in der die Technologie nahtlos auf unsere natürlichen Bewegungen reagiert.