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J'ai évalué 40 podcasts IA dans 7 langues. Six corrections de pipeline plus tard — voici ce qui s'est amélioré.
J'ai construit un framework d'évaluation pour noter mon pipeline de podcasts IA sur 40 épisodes réels dans 7 langues. L'étape de révision aggravait les scripts (3.34 → 2.91). Toutes les URLs de citation semblaient fausses (score : 1.28). Le chinois était la langue la plus faible (2.88). Six corrections, une journée et un nouveau modèle plus tard — voici les chiffres avant/après et chaque changement que j'ai apporté.
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Comment j'écris des prompts système qui sont vraiment respectés (après que mes animateurs IA ont dit « Trời ơi » 13 fois)
J'ai passé des jours à concevoir un prompt système pour mes animateurs de podcast IA. Ils ont lu chaque mot et ignoré presque tout. La solution n'était pas de meilleurs mots — c'était de comprendre que les LLM traitent les règles différemment selon l'endroit où elles se trouvent dans ton pipeline.
Le mode offline de mon app d'IA n'avait pas besoin d'IA. Il avait besoin d'être ennuyeux.
J'ai failli construire un mode offline malin et spécifique à l'IA pour l'app iOS de DIALØGUE. Puis je me suis posé une question plus ennuyeuse — qu'est-ce qu'iOS me donne déjà ? — et il s'est avéré que le vrai travail consistait à résister à l'envie d'être malin. Voici la mécanique standard et sans éclat derrière « télécharge un épisode et écoute-le dans l'avion », et pourquoi l'ennuyeux était le choix le plus mûr.
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Le natif, ce n'est pas un vernis : j'ai reconstruit l'app iOS de DIALØGUE
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