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7개 언어로 된 40개의 AI 팟캐스트를 평가했습니다. 6가지 파이프라인 수정 후 — 무엇이 개선되었는지.
7개 언어로 된 40개의 실제 에피소드에서 AI 팟캐스트 파이프라인을 평가하는 평가 프레임워크를 구축했습니다. 검토 단계가 스크립트를 오히려 악화시키고 있었습니다(3.34 → 2.91). 인용 URL이 모두 가짜처럼 보였습니다(점수: 1.28). 중국어가 가장 약한 로케일이었습니다(2.88). 6가지 수정, 하루, 그리고 새로운 모델 이후 — 여기에 전/후 숫자와 제가 한 모든 변경 사항이 있습니다.
분석 읽기
AI 팟캐스트 호스트가 'Trời ơi'를 13번 외친 후 배운, 실제로 지켜지는 시스템 프롬프트 작성법
AI 팟캐스트 호스트를 위해 며칠 동안 시스템 프롬프트를 정성껏 작성했습니다. 그들은 모든 단어를 읽고 거의 전부를 무시했습니다. 해결책은 더 나은 단어가 아니었습니다 — LLM이 파이프라인 내에서 규칙이 어디에 위치하느냐에 따라 규칙을 완전히 다르게 처리한다는 점을 이해하는 것이었습니다.

6개월, 3개의 게임 프로젝트, 출시 0개
full-time job을 유지하면서 6개월 동안 game developer가 되려고 했어요. 세 개의 프로젝트를 만들고, 684 commits를 썼고, 실제로 출시한 게임은 정확히 0개였습니다. 무슨 일이 있었는지, 무엇을 배웠는지, 그리고 왜 아무것도 출시하지 못했는지에 대한 이야기입니다.
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AI, 일, 미국에서의 expat 생활, 그리고 제품을 만드는 이야기를 씁니다. 관심 있는 주제를 고르면, 정말 읽을 가치가 있을 때만 다음 글을 보내드릴게요.
