Ask HN: มีแหล่งข้อมูลแนะนำสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่อยากตามให้ทันเทรนด์ล่าสุดของ AI ไหม?

 (news.ycombinator.com)
4 คะแนน โดย GN⁺ 2024-11-29 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ใช้ ChatGPT แทบทุกวัน และเคยลองใช้ OpenAI API ครั้งล่าสุดเมื่อปีที่แล้วกับ GPT-3.5 กำลังมองหาแหล่งข้อมูลที่จะช่วยให้ตามกระแสล่าสุดของ AI ได้อย่างรวดเร็ว
  • ต้องการ บล็อกเทคโนโลยี ที่สามารถติดตามข่าวสารเกี่ยวกับ AI ได้อย่างต่อเนื่องเหมือน HN
  • พบ simonwillison.net แล้ว แต่รู้สึกว่าเนื้อหาดูเป็น ชิ้นส่วนกระจัดกระจาย

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2024-11-29
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • สิ่งสำคัญคือการเรียนรู้วิธีใช้โมเดลและหลักการทำงานของมัน มากกว่าการเรียนรู้วิธีฝึกโมเดล

    • แนะนำ "Hacker's Guide to LLMs" ของ Jeremy และ "State of GPT" ของ Karpathy
    • วิดีโออธิบายภาพ LLMs และ transformers ของ 3b1b ก็มีประโยชน์เช่นกัน
    • วิดีโอที่อธิบายกระบวนการฝึก ChatGPT และภาพรวมของ AI ก็น่าดูเช่นกัน
    • เนื้อหาว่าด้วยวิธีใช้ LLMs ของ Nicholas Carlini ก็น่าสนใจ
    • เพื่อรับข้อมูลล่าสุด แนะนำให้ติดตามบุคคลจาก OpenAI, Anthropic, Google DeepMind และ xAI บน X/Twitter และ Bluesky
    • ยังแนะนำพอดแคสต์อย่าง "No Priors", "Generally Intelligent", "Dwarkesh Patel", และ "Sequoia's Training Data"

  • การเข้าร่วมการแข่งขัน Kaggle ช่วยให้เข้าใจ AI แบบจับต้องได้มากขึ้น

    • การมีเป้าหมายเฉพาะและชุดข้อมูลที่เตรียมไว้ทำให้แก้ปัญหาได้ง่ายขึ้น
    • บล็อกของ Simon มีประโยชน์สำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์

  • กำลังเรียน computer vision ผ่านเพลย์ลิสต์ YouTube ของ "OpenCV University"

    • ทำให้เข้าใจ CNN ได้ลึกขึ้น และกำลังนำไปใช้กับโปรเจ็กต์ล่าสุด
    • เป็นเส้นทางการเรียนรู้ที่เข้าถึงได้ง่าย แม้จะไม่มีพื้นฐานคณิตศาสตร์มากนัก

  • การอัปเดตข้อมูลล่าสุดทุกวันหรือทุกสัปดาห์อาจไม่มีประสิทธิภาพ

    • อัปเดตสักครั้งทุก 6-12 เดือนจะดีกว่า

  • ทำงานกับโมเดลล้ำสมัยโดยตรงและเขียนคู่มือขึ้นมา

    • มีทั้งแนวคิด โค้ดภาคปฏิบัติ และลิงก์ไปยังแหล่งเรียนรู้

  • มีการแชร์แหล่งข้อมูลเกี่ยวกับหลักการพื้นฐานของ LLMs และโครงข่ายประสาทเทียม

    • ยังขาดความเข้าใจเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ของการ์ดจอรุ่นใหม่
    • การพึ่งพา GPU สูงเกินไปทำให้แนวทาง machine learning แบบอื่นถูกมองข้าม
    • ต้องการภาษาและฮาร์ดแวร์ที่ดีกว่านี้เพื่อทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยมากขึ้น

  • ติดตามเนื้อหาของ Matt Berman, ข่าวสรุป AI แบบ digest, และ Rick Lamers

    • ยังแนะนำคอร์สสั้นใหม่ของ FreeCodeCamp ด้วย

  • เพื่อรับข้อมูลล่าสุด แนะนำ subreddit ของ Stable Diffusion และ Local Llama มากกว่าบล็อกเทคโนโลยี

    • ช่อง YouTube ของ Andrej Karpathy ก็มีประโยชน์เช่นกัน