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7言語で40本のAIポッドキャストを評価した。6つのパイプライン修正で、何が改善したか。
7言語40本の実エピソードでAIポッドキャストパイプラインを評価するフレームワークを構築した。 レビューステップがスクリプトを悪化させていた(3.34 → 2.91)。引用URLはすべて偽物に見えた(スコア: 1.28)。 中国語が最も弱いロケールだった(2.88)。6つの修正、1日、そして新しいモデルの後 — これが ビフォー/アフターの数字と、私が行ったすべての変更だ。
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AIポッドキャストのホストが「Trời ơi」を13回連発した後に学んだ、実際に守られるシステムプロンプトの書き方
AIポッドキャストのホストのために、何日もかけてシステムプロンプトを作り込みました。彼らは一字一句読みましたが、ほぼすべて無視しました。解決策は「より良い言葉」ではなく——LLMがパイプライン内のどこにルールを配置するかによって、ルールの処理の仕方が根本的に変わるという理解でした。

6か月、3つのゲームプロジェクト、リリース0本
full-time jobを続けながら、6か月間 game developer になろうとしていました。 3つのプロジェクトを作り、684 commitsを書き、リリースしたゲームは0本です。 何が起きたのか、何を学んだのか、そしてなぜ何もリリースできなかったのかを書きます。
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