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AI-betriebene Werkzeuge Neige dazu, excessive Reaktionen zu erzeugen: Auf der einen Seite haben wir das „Es ist Magie!“ und „das Beste aller Zeiten!“ Menge. Auf der anderen Seite finden wir das „Wir sind zum Scheitern verurteilt!“ Lager. Dies sind natürlich keine statischen oder monolithischen Gruppen. Möglicherweise befinden Sie sich sogar an beiden Enden des Spektrums – innerhalb eines einzigen Tags.
Wir denken, dass der beste Weg, Übertreibung zu widerstehen, darin besteht, zu prüfen, wie LLMs (und die Produkte, die sie ermöglicht haben) funktionieren und wie sie es nicht tun. Was sie erreichen können und wo sie weiter kämpfen.
Für nuancierte Ansätze für das Innenleben von KI -Instruments laden wir Sie ein, die Highlights dieser Woche zu erkunden. Sie werden mehr als ein paar Mythen gebrochen sehen und noch mehr Einsichten gewonnen.
Generative AI Mythen, Busted: Der schnelle Führer eines Ingenieurs
Angesichts der häufigen Fragen (und zunehmender Angst) über die Rolle und den Einfluss von AI, Amy Ma wollte ihren technischen Kollegen klar machen, worum es bei der Aufregung geht. Das Ergebnis ist ein klarer, zugänglicher und ebenerleiter Grundvorgang für eine Technologie, die selbst erfahrene Industrie -Tierärzte manchmal schwer zu verstehen haben.
KI sicher und verantwortungsbewusst einsetzen
Was braucht es, um vertrauenswürdige KI -Anwendungen aufzubauen? Stephanie Kirmer und einige ihrer jüngsten Co-Panelisten in IEEE werfen einen schneidenden und pragmatischen Blick auf einige der beständigsten Mythen rund um die AI-Ethik und ihre täglichen Herausforderungen, von der Beobachtbarkeit bis zur Regierungsführung.
Rag erklärte: Verständnis von Einbettungen, Ähnlichkeit und Abruf
Die retrieval-augmented-Era ist seit einiger Zeit bei uns, aber einige seiner Komponenten bleiben nicht untersucht. Der neueste Erklärer von Maria Mouschotzis befasst sich mit einigen allgemeineren Wissenslücken.
Die meistgelesenen Geschichten dieser Woche
Karrierewege, Datenanalysen und Unterricht mit AI: Erforschen Sie die Geschichten, die in der vergangenen Woche das größte Aufsehen in unserer Group erzielt haben.
Wie man maschinelles Lerningenieur (Schritt für Schritt) von Egor Howell wird
Meine Experimente mit NotebookLM für den Unterricht, von Parul Pandey
Von Python bis JavaScript: Ein Playbook für Datenanalysen in N8N mit Codeknotenbeispielen von Samir Saci
Andere empfohlene Lesevorgänge
Verpassen Sie nicht unsere neueste Ernte von herausragenden Artikeln, von immersiven tiefen Tauchgängen über die universelle Berechnung bis hin zu einem gründlichen Leitfaden zur kausalen Inferenz in den Einzelhandelsanalysen.
- Analyse der Umsatzverschiebung im Einzelhandel mit kausalen Auswirkungen: Eine Fallstudie bei Carrefour von Thanh Liêm Nguyen
- Implementierung des Kaffeemaschineprojekts in Python mit objektorientiertem Programmieren von Mahnoor Javed
- Erkundung von Verdienstreihenfolge und marginaler Kürzungskostenkurve in Python von Himalaya Bir Shrestha
- Schnellprototyping von Chatbots mit Strom und Kettenbeleuchtung von Chinmay Kakatkar
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