Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Lenny Rachitsky
Dogłębnie zbadane porady dotyczące produktów, rozwoju i kariery
Ból jest nową zaporą
"Każdy, kto chce coś zbudować w dzisiejszych czasach, ma dostęp do informacji jak nigdy dotąd. Możesz nauczyć się czegokolwiek w jedną noc. Przechodzenie przez ból uczenia się i rozumienia, co działa, a co nie, oraz przechodzenie przez ten ból rozwijania wielu podejść, a następnie rozwiązywania problemu — uważam, że to będzie prawdziwa zapora jako jednostka w przyszłości."
— @kiritibadam, OpenAI
12 sty, 00:59
Dlaczego większość produktów AI nie odnosi sukcesu: Lekcje z 50+ wdrożeń AI w OpenAI, Google i Amazonie
@Aish_Reganti i @KiritiBadam stworzyli 50+ produktów AI dla przedsiębiorstw w takich firmach jak @OpenAI, @Google, @Amazon i @Databricks. Na podstawie tych doświadczeń opracowali mały zestaw najlepszych praktyk dotyczących budowania i skalowania udanych produktów AI. Naszym celem w tej rozmowie jest zaoszczędzenie Tobie i Twojemu zespołowi wielu bólu i cierpienia podczas budowania produktów AI.
Dyskutujemy o:
🔸 Dwóch kluczowych różnicach między produktami AI a tradycyjnym oprogramowaniem
🔸 Powszechnych wzorcach i antywzorcach przy budowaniu udanych produktów AI
🔸 Ich ramy do iteracyjnego budowania produktów AI
🔸 Dlaczego oceny nie są panaceum
🔸 Dlaczego obsesja na punkcie zaufania klientów i niezawodności jest niedocenianym czynnikiem sukcesu produktów AI
🔸 Umiejętnościach, które mają największe znaczenie dla twórców w erze AI
Słuchaj teraz 👇
• YouTube:
• Spotify:
• Apple:
Dziękujemy naszym wspaniałym sponsorom za wsparcie podcastu:
🏆 @merge_api — Najszybszy sposób na wdrożenie 220+ integracji:
🏆 @strella_io — Platforma do badań klientów zasilana AI:
🏆 @brexHQ — Rozwiązanie bankowe dla startupów:
32
"Czym są evals? Dlaczego wszyscy mówią o evals?"
@aish_reganti o tym, dlaczego wszyscy są zdezorientowani evals
12 sty, 00:59
Dlaczego większość produktów AI nie odnosi sukcesu: Lekcje z 50+ wdrożeń AI w OpenAI, Google i Amazonie
@Aish_Reganti i @KiritiBadam stworzyli 50+ produktów AI dla przedsiębiorstw w takich firmach jak @OpenAI, @Google, @Amazon i @Databricks. Na podstawie tych doświadczeń opracowali mały zestaw najlepszych praktyk dotyczących budowania i skalowania udanych produktów AI. Naszym celem w tej rozmowie jest zaoszczędzenie Tobie i Twojemu zespołowi wielu bólu i cierpienia podczas budowania produktów AI.
Dyskutujemy o:
🔸 Dwóch kluczowych różnicach między produktami AI a tradycyjnym oprogramowaniem
🔸 Powszechnych wzorcach i antywzorcach przy budowaniu udanych produktów AI
🔸 Ich ramy do iteracyjnego budowania produktów AI
🔸 Dlaczego oceny nie są panaceum
🔸 Dlaczego obsesja na punkcie zaufania klientów i niezawodności jest niedocenianym czynnikiem sukcesu produktów AI
🔸 Umiejętnościach, które mają największe znaczenie dla twórców w erze AI
Słuchaj teraz 👇
• YouTube:
• Spotify:
• Apple:
Dziękujemy naszym wspaniałym sponsorom za wsparcie podcastu:
🏆 @merge_api — Najszybszy sposób na wdrożenie 220+ integracji:
🏆 @strella_io — Platforma do badań klientów zasilana AI:
🏆 @brexHQ — Rozwiązanie bankowe dla startupów:
7
Najlepsze
Ranking
Ulubione