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Lo que la gente piensa que mejora los productos de IA vs. lo que realmente funciona con @chipro
Chip Huyen fue una desarrolladora clave en la plataforma Nemo de @Nvidia, ex investigadora de IA en @Netflix, y enseñó IA en @Stanford. Es fundadora en dos ocasiones y autora de dos libros muy leídos sobre IA, incluyendo "AI Engineering", que ha sido el libro más leído en la plataforma O’Reilly desde su lanzamiento.
Discutimos:
🔸 Lo que la gente piensa que hace que las aplicaciones de IA sean mejores vs. lo que realmente hace que las aplicaciones de IA sean mejores
🔸 Qué es el pre-entrenamiento vs. el post-entrenamiento, y por qué el ajuste fino debería ser tu último recurso
🔸 Cómo funciona realmente RLHF (aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana)
🔸 Por qué los de alto rendimiento están viendo las mayores ganancias de las herramientas de codificación de IA
🔸 Por qué la calidad de los datos importa más que qué base de datos vectorial elijas
🔸 Por qué la mayoría de los problemas de IA son en realidad problemas de UX
🔸 Mucho más
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Gracias a nuestros maravillosos patrocinadores por apoyar el podcast:
🏆 @dscout — La plataforma de UX para capturar insights en cada etapa: desde la ideación hasta la producción:
🏆 @justworks — La solución integral de RRHH para gestionar tu pequeña empresa con confianza:
🏆 @Persona_IDV — Un líder global en verificación de identidad digital: un ex instructor de aprendizaje automático.
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