आर्काइव · 2013 — अब तक
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आर्काइव में 5 निबंध · 13 भाषाएं · 55 श्रेणियां
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।
6 महीने, 3 गेम प्रोजेक्ट, 0 शिप
मैंने full-time job के साथ-साथ 6 महीने game developer बनने की कोशिश की। मैंने तीन projects बनाए, 684 commits लिखे, और ठीक zero games ship किए। यह कहानी है कि क्या हुआ, मैंने क्या सीखा, और कुछ भी ship क्यों नहीं हुआ।
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मैं AI, काम, US expat life, और products बनाने के बारे में लिखता हूँ. जो topics आपके लिए मायने रखते हैं, उन्हें चुनिए और मैं अगला note तभी भेजूँगा जब वह सच में आपके समय के लायक होगा.