आर्काइव · 2013 — अब तक
AI आर्काइव.
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मैंने 7 भाषाओं में 40 AI podcasts का evaluation किया। छह pipeline fixes के बाद — यहाँ बताया कि क्या improve हुआ।
मैंने 7 भाषाओं में 40 real episodes पर अपने AI podcast pipeline को grade करने के लिए एक eval framework बनाया। Review step scripts को और खराब कर रहा था (3.34 → 2.91)। सभी citation URLs fake लग रही थीं (score: 1.28)। Chinese सबसे कमज़ोर locale था (2.88)। छह fixes, एक दिन और एक नया model बाद — यहाँ हैं before/after numbers और हर वो change जो मैंने किया।
विश्लेषण पढ़ें
मैं ऐसे System Prompts लिखता हूँ जो सच में लागू होते हैं (जब मेरे AI Hosts ने 'Trời ơi' 13 बार कहा)
मैंने अपने दो AI podcast hosts के लिए system prompt लिखने में कई दिन लगाए। उन्होंने हर शब्द पढ़ा — और लगभग सब कुछ अनदेखा कर दिया। समाधान बेहतर शब्द नहीं था — बल्कि यह समझना था कि LLM नियमों को अलग-अलग तरीके से process करते हैं, इस बात पर निर्भर करता है कि वे आपके pipeline में कहाँ रहते हैं।

एक हफ्ते में पूरी करिकुलम आर्किटेक्चर को खत्म करने वाला एक सवाल
अप्रैल में लॉन्च किया गया प्रोडक्ट इंजन के हिसाब से सही था। जून में फाइनल किया गया प्रोडक्ट स्पाइन के हिसाब से सही था। बीच में: दो बार पूरा करिकुलम दोबारा लिखा गया, एक फ्रेमवर्क जिसने एक हफ्ते में आर्किटेक्चर खत्म कर दिया, और वो सवाल जो मुझे मार्च से पूछना चाहिए था।
पूरा इंडेक्स
पुरानी एंट्री
क्रम: नया पहले
मेरे AI App के Offline Mode को AI की ज़रूरत नहीं थी। उसे boring चीज़ की ज़रूरत थी।
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